Unos científicos han diseñado un sistema no invasivo que utiliza los pensamientos del usuario para controlar los electrodomésticos de una vivienda domótica. La novedad reside en que combina inteligencia artificial con algoritmos que reducen el “ruido” del ambiente, con lo que su efectividad en el proceso de decodificación roza el 100 por cien en entornos reales, es decir, fuera del laboratorio.

 

Este avance es obra de un equipo internacional liderado por investigadores de la Universidad de Jaén en España.

 

El grupo Sistemas Inteligentes Basados en Análisis de Decisión Difuso (SINBAD²) de la Universidad de Jaén, junto con las universidades de Ingeniería y Tecnología, Lima – UTEC (Perú), Essex (Reino Unido) y Nantong (China) ha desarrollado un sistema, más preciso que los anteriores, que lee señales cerebrales para que personas afectadas por ictus puedan interaccionar con un hogar inteligente.

 

Lo más revolucionario del sistema es que combina el electroencefalograma no invasivo, es decir, capta las ondas de un casco con electrodos que se coloca en la cabeza, sin necesidad de ningún tipo de cirugía, con arquitecturas de inteligencia artificial para el procesamiento de la señal. De esta forma, alcanza una efectividad en la decodificación que roza en algunos casos el 100% en un entorno natural, es decir, fuera de un contexto controlado, como un laboratorio de neurociencia.

 

El sistema se probó con experimentos en seis sujetos sanos y tres que habían sufrido un accidente cerebrovascular. Los investigadores partieron de las señales de un encefalograma, es decir, a todos los participantes se les colocó un casco con electrodos para medir las señales cerebrales.

 

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Paciente usando el sistema. (Foto: Fundación Descubre)

 

Esta estrategia no resulta invasiva para el usuario, pero al aplicarse al cuero cabelludo introduce muchas interferencias o ruido en la señal. A esto se suma el ruido no deseado del ambiente, ya que los usuarios estaban en un entorno natural. “En el laboratorio de neurociencia, las paredes están construidas para que no haya interferencias electromagnéticas. Es un escenario ideal, donde no hay alteraciones de pisadas de viandantes o un portazo. Nosotros llevamos al modelo a un entorno cotidiano, donde suelen funcionar mal”, explica Javier Andreu-Pérez, investigador de la Universidad de Jaén y coautor del estudio.

 

Andreu-Pérez y sus colegas exponen los detalles técnicos de su sistema en la revista académica Applied Soft Computing, bajo el título “Fuzzy temporal convolutional neural networks in P300-based Brain–computer interface for smart home interaction”. (Fuente: Fundación Descubre)

 

 



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