Paradigma experimental. Crédito: Nature Communications (2025). Doi: 10.1038/s41467-025-61064-x
Los sistemas robóticos tienen el potencial de mejorar en gran medida la vida diaria para los más de mil millones de personas en todo el mundo que experimentan alguna forma de discapacidad. Las interfaces de computadoras cerebrales o BCI presentan una opción convincente al permitir la comunicación directa entre el cerebro y los dispositivos externos, evitando el control tradicional basado en el músculo.
Si bien los BCI invasivos han demostrado la capacidad de controlar los sistemas robóticos con alta precisión, su dependencia de la implantación quirúrgica arriesgada y el mantenimiento continuo restringen su uso a un grupo limitado de individuos con afecciones médicas graves.
El profesor de la Universidad de Carnegie Mellon, Bin, ha pasado más de dos décadas investigando soluciones BCI no invasivas, particularmente aquellas basadas en electroencefalografía (EEG), que no contienen cirugía y adaptables en una variedad de entornos.
Su grupo ha logrado una serie de hitos innovadores utilizando BCIS basado en EEG, incluido el Primer vuelo exitoso de un dronEl primer control de un brazo robótico, y el primero en controlar una mano robótica para el movimiento continuo.
Como se detalla en un nuevo estudiar En las comunicaciones de la naturaleza, su laboratorio lleva a BCI no invasivo basado en EEG un paso más cerca del uso diario al demostrar la decodificación cerebral en tiempo real de las intenciones individuales de movimiento de los dedos y el control de una mano robótica hábil en el nivel de los dedos.
“Mejorar la función de la mano es una prioridad de la máxima prioridad tanto para las personas con discapacidad como para el cuerpo, ya que incluso las pequeñas ganancias pueden mejorar significativamente la capacidad y la calidad de vida”, explicó Bin He, profesor de ingeniería biomédica de la Universidad Carnegie Mellon.
“Sin embargo, la decodificación en tiempo real de movimientos de dedos individuales hábiles utilizando señales cerebrales no invasivas ha seguido siendo un objetivo esquivo, en gran parte debido a la resolución espacial limitada del EEG”.
En un primer logro para BCI basado en EEG, su grupo empleó un sistema de control robótico no invasivo en tiempo real que utilizaba la ejecución del movimiento y las imágenes motoras de los movimientos individuales de los dedos para impulsar los movimientos de los dedos robóticos correspondientes. Con solo pensarlo, los sujetos humanos pudieron realizar con éxito tareas de control de dos y tres dedos.
Esto se logró con la ayuda de una nueva estrategia de decodificación de aprendizaje profundo y un mecanismo de ajuste de red para la decodificación continua de señales EEG no invasivas.
El objetivo de avanzar es desarrollar este trabajo para lograr tareas más refinadas a nivel de dedo, por ejemplo, escribiendo.
“Las ideas obtenidas de este estudio tienen un inmenso potencial para elevar la relevancia clínica de los BCI no invasivos y permitir aplicaciones en una población más amplia”, agregó.
“Nuestro estudio destaca el potencial transformador de los BCI basados en EEG y su aplicación más allá de la comunicación básica para el complejo control motor”.
Más información: Yidan Ding et al, la interfaz cerebro-computadora basada en EEG permite un control robótico en tiempo real a nivel individual de los dedos, comunicaciones de la naturaleza (2025). Doi: 10.1038/s41467-025-61064-x
Proporcionado por la Universidad Carnegie Mellon
Cita: el control robótico de la mano de la interfaz cerebro-computadora alcanza un nuevo hito a nivel de dedo (2025, 30 de junio) recuperado el 30 de junio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-06-brain-interface-robotic-finger-milestone.html
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