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Desarrollan neuroprótesis que aprende patrones del usuario

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Por Redacción

Investigadores  de la Universidad de Zaragoza y de la Escuela Politécnica Federal de Suiza, desarrollaron una neuroprótesis que utiliza información del cerebro humano para adaptar su comportamiento y aprender tareas nuevas.

Las interfaces cerebro-máquina permitirán mejorar la calidad de vida de los pacientes con problemas de movilidad, en particular aquellos que sufren enfermedades neurodegenerativas y personas con discapacidad.

“El nuevo paradigma consiste en permitir que la neuroprótesis aprenda parte de sus movimientos y los adapte durante la interacción con el usuario, utilizando información obtenida directamente del cerebro”, dijo Luis Montesano, responsable de la investigación.

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Hasta ahora, se debía entrenar el cerebro para generar patrones de actividad cerebral asociados a distintos movimientos que eran ejecutados por las neuroprótesis, esta nueva interfaz utiliza el potencial de error, una señal cerebral que se genera automáticamente cuando el resultado de una acción de la neuroprótesis no coincide con lo esperado por el usuario.

Por ejemplo, si la neuroprótesis no consigue recoger un vaso de agua que el usuario quiere beber, el potencial de error generado en el cerebro del usuario indica a la neuroprótesis que necesita cambiar o adaptar su comportamiento. De la misma forma, la máquina sabe que está cumpliendo sus objetivos cuando esta actividad no aparece”.

 

El siguiente paso: brazos robóticos

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Estas neuroprótesis permitirán el desarrollo de nuevas interfaces como brazos robóticos o exoesqueletos capaces de adaptarse a las necesidades del paciente, superando las debilidades de las prótesis actuales.

Una vez que el dispositivo sea capaz de decodificar la percepción que el usuario hace de su comportamiento (según los potenciales de error), aprende nuevos movimientos que se almacenan para su posterior uso.

 

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Fuente: Unocero

Editado por Gabriela Xelano

Foto: Uno cero

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