La conexión máquina-humano: Un repaso de las interfaces cerebro-computadora

Autores/as

  • José del R. Millán Centro de Neuroprótesis de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (Suiza).

DOI:

https://doi.org/10.7203/metode.9.12639

Palabras clave:

interfaces cerebro-computadora, procesamiento de ondas cerebrales, aprendizaje automático, robótica, rehabilitación

Resumen

Este artículo presenta la disciplina de las interfaces cerebro-computadora (ICC), que permiten controlar dispositivos sin generar ninguna acción motora, solamente mediante la decodificación directa de las señales cerebrales del usuario. Repasaremos la situación actual de las ICC, analizaremos los componentes principales de estas interfaces y mostraremos los avances en investigación y los prototipos que ya permiten controlar una gran variedad de dispositivos, desde la comunicación mediante teclados virtuales a sistemas robóticos para sustituir funciones motoras e incluso para la rehabilitación motora tras un accidente cerebrovascular. El texto concluye con algunas ideas sobre el futuro de las ICC.

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Biografía del autor/a

José del R. Millán, Centro de Neuroprótesis de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (Suiza).

Profesor de la Cátedra Defitech en Interfaces Cerebro-Computadora (CNBI) en el Centro de Neuroprótesis de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (Suiza). Las interfaces cerebro-computadora, las neuroprótesis y la robótica adaptativa están entre sus campos de investigación. Su trabajo actual pretende acercar las ICC y la robótica inteligente adaptativa.

Citas

Biasiucci, A., Leeb, R., Iturrate, I., Perdikis, S., Al-Khodairy, A., Corbet, T. A., … Millán, J. d. R. (2018). Brain-actuated functional electrical stimulation elicits lasting arm motor recovery after stroke. Nature Communications, 9, 2421. doi: 10.1038/s41467-018-04673-z 

Birbaumer, N., Ghanayim, N., Hinterberger, T., Iversen, I., Kotchoubey, B., Kübler, A., … Flor, H. (1999). A spelling device for the paralysed. Nature, 398(6725), 297–298. doi: 10.1038/18581

Carslon, T., & Millán, J. d. R. (2013). Brain-controlled wheelchairs: A robotic architecture. IEEE Robotics and Automation Magazine, 20(1), 65–73. doi: 10.1109/MRA.2012.2229936

Carmena, J. M. (2013). Advances in neuroprosthetic learning and control. PLOS Biology, 11(5), e1001561. doi: 10.1371/journal.pbio.1001561

Chavarriaga, R., Sobolewski, A., & Millán, J. d. R. (2014). Errare machinale est: The use of error-related potentials in brain-machine interfaces. Frontiers in Neuroscience, 8, 208. doi: 10.3389/fnins.2014.00208 

Chavarriaga, R., Ušćumlić, M., Zhang, H., Khaliliardali, Z., Aydarkhanov, R., Saeedi, S., … Millán, J. d. R. (2018). Decoding neural correlates of cognitive states to enhance driving experience. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2(4), 288–297. doi: 10.1109/TETCI.2018.2848289

Collinger, J. L., Wodlinger, B., Downey, J. E., Wang, W., Tyler-Kabara, E. C., Weber, D. J., … Schwartz, A. B. (2013). High-performance neuroprosthetic control by an individual with tetraplegia. Lancet, 381, 557–564. doi: 10.1016/S0140-6736(12)61816-9

Hochberg, L. R., Bacher, D., Jarosiewicz, B., Masse N. Y., Simeral, J. D., Vogel, J., & Donoghue, J. P. (2012). Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm. Nature, 485, 372–375. doi: 10.1038/nature11076

Leeb, R., Tonin, L., Rohm, M., Desideri, L., Carlson, T., & Millán, J. d. R. (2015). Towards independence: A BCI telepresence robot for people with severe motor disabilities. Proceedings of the IEEE, 103(6), 969–982. doi: 10.1109/JPROC.2015.2419736

Millán, J. d. R., & Carmena, J. M. (2010). Invasive or noninvasive: Understanding brain-machine interface technology. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, 29(1), 16–22. doi: 10.1109/MEMB.2009.935475

Perdikis, S., Tonin, L., Saeedi, S., Schneider, C., & Millán, J. d. R. (2018). The Cybathlon BCI race: Successful longitudinal mutual learning with two tetraplegic users. PLOS Biology, 16(25), e2003787. doi: 10.1371/journal.pbio.2003787

Raspopovic, S., Capogrosso, M., Petrini, F. M., Bonizzato, M., Rigosa, J., Di Pino, G., … Micera, S. (2014). Restoring natural sensory feedback in real-time bidirectional hand prostheses. Science Translational Medicine, 6(222), 222ra19. doi: 10.1126/scitranslmed.3006820

Ron-Angevin, R., Velasco-Álvarez, F., Fernández-Rodríguez, A., Díaz-Estrella, A., Blanca-Mena, M. J., & Vizcaíno-Martín, F. J. (2017). Brain-computer interface application: Auditory serial interface to control a two-class motor-imagery-based wheelchair. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 14(1), 49. doi: 10.1186/s12984-017-0261-y

Sellers, E. W., Ryan, D. B., & Hauser, C. K. (2014). Noninvasive brain-computer interface enables communication after brainstem stroke. Science Translational Medicine, 6(257), 257re7. doi: 10.1126/scitranslmed.3007801

Vansteensel, M. J., Pels, E. G. M., Bleichner, M. G., Branco, M. P., Denison, T., Freudenburg, Z. V., … Ramsey, N. F. (2016). Fully implanted brain-computer interface in a locked-in patient with ALS. New England Journal of Medicine, 375, 2060–2066. doi: 10.1056/NEJMoa1608085

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Publicado

06-03-2019

Cómo citar

Millán, J. del R. (2019). La conexión máquina-humano: Un repaso de las interfaces cerebro-computadora. Metode Science Studies Journal, (9), 135–141. https://doi.org/10.7203/metode.9.12639
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Interconectados. Màquinas y humanos ante el siglo 10101

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