Unos científicos suizos de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) han logrado desarrollar un chip en miniatura para enfermos de ELA o parálisis capaz de convertir la actividad cerebral en texto con una gran precisión. Este chip interfaz cerebro-máquina miniaturizada de alto rendimiento (MiBMI, por sus siglas en inglés) es bastante más pequeño que el de la empresa Neuralink de Elon Musk.
Además, posee un bajo consumo energético y gracias a su pequeño tamaño, su implante es más sencillo. Este chip podría revolucionar la forma de vida de personas con graves discapacidades motoras y los resultados de la investigación se han publicado en IEEE Journal of Solid-State Circuits.
El nuevo chip cerebral rival de Neuralink que puede cambiar la vida de enfermos de ELA o parálisis
Aparte de tener un tamaño mucho menor que el chip de Neuralink, ya que mide 8 mm² en lugar de los 23 x 8 mm que mide el de la compañía de Musk, este consume poca energía, es mínimamente invasivo y procesa datos en tiempo real. A diferencia del de la empresa del magnate de Tesla, que requiere la implantación de 64 electrodos en el cerebro, este procesa los datos a través de una aplicación externa.
Este chip funciona monitorizando la actividad eléctrica del cerebro interpretando datos de esfuerzos previos y convirtiéndolos en algo tangible, como por ejemplo el texto en una pantalla. Pese a que todavía no se ha aprobado en humanos, ha conseguido un 91% de precisión al convertir la actividad neural en texto en pruebas realizadas con datos en tiempo real de grabaciones neuronales, tal y como lo explican desde un comunicado.
Los investigadores descubrieron unos marcadores neuronales concretos que se activan en el momento que el paciente imagina el escribir una letra. Son conocidos como códigos neuronales distintivos (DNC) y lo que hacen es tener el papel de una especie de taquigrafía para cada letra y que así solo procese la información clave, lo que reduce la cantidad de datos que necesita. Este sistema reduce el tamaño y el consumo de energía del chip.
El equipo de investigadores afirma que el chip puede decodificar actualmente hasta 31 caracteres diferentes, algo que ningún otro sistema integrado ha igualado y están seguros de poder aumentar esta capacidad a 100 caracteres. Esto podría ampliar el abanico a aplicaciones más complejas como el control de movimientos o la decodificación del habla, además de su objetivo inicial de mejorar la vida de las personas con trastornos motores graves como el ELA.
