Robots con rapidez cerebral para no equivocarse nunca: así se logra que la tecnología se comporte como un humano

“Imaginen una prótesis que detecta cuando el usuario siente que se mueve incorrectamente y se ajusta automáticamente”, explica Dr. Hemanth Manjunatha, profesor adjunto de la Escuela de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial. “Se trata de lograr que la tecnología se sienta como una extensión del cuerpo humano”.

El Dr. Manjuantha y su equipo en la Universidad Estatal de Oklahoma proponen una conexión cerebro-máquina para evitar que la tecnología cometa errores haciendo uso de la rapidez mental. La reacción en cuestión de milisegundos del cerebro otorga mayor agilidad a la máquina para corregir su acción antes de caerse o romper algo.

Este implante cerebral se probará en humanos: ayudará a hablar y controlar dispositivos a pacientes con parálisis

Las conexiones cerebro-máquina han conseguido hasta ahora que una persona pueda controlar herramientas en su ordenador con la mente y plantean un futuro de cíborgs donde las enfermedades se curen con esta tecnología.

Máquinas más seguras

“En entornos de alto riesgo, como el desmantelamiento de una instalación nuclear o la realización de inspecciones en aguas profundas, todavía no podemos delegar completamente el control a un robot”, dijo Manjunatha. “El mundo es demasiado impredecible”.

A la hora de desarrollar máquinas cada vez más inteligentes, se intenta que estas aprendan a pensar como los humanos, se desenvuelvan en el mundo como lo hacen sus creadores. Pero hacer que un robot piense con la agilidad de un ser vivo, no es tarea sencilla.

Equipo del Dr. Hemanth Manjunatha Universidad de Oklahoma Omicrono

De ahí que todavía muchos robots o dispositivos requieran del control remoto o supervisión humana, incluso los coches autónomos. "Todavía necesitamos la intervención humana para proporcionar un juicio de alto nivel y una adaptabilidad que la IA aún no domina", indica el investigador principal de este trabajo.

Sin embargo, los segundos que tarda una persona en reaccionar ante un riesgo se suman a los segundos que la tecnología recibe la señal de los mandos y actúa en consecuencia, a veces no resulta un proceso lo suficientemente rápido.

Ante un error o suceso inesperado, el cerebro humano reacciona con rapidez, mucho más de lo que el cuerpo puede responder para retirar la mano o el pie y evitar el error, como una caída. Si se conecta esta reacción cerebral con la máquina podría conseguirse robots más rápidos.

Otros proyectos han recurrido a los ultrasonidos para conectar las prótesis con el cerebro de los pacientes. Este nuevo proyecto ha creado un sistema que se adapta a las señales únicas que genera el cerebro de cada humano para alertar con mayor rapidez de fallos o peligros a las máquinas.

Señales cerebrales

Es lo que se conoce como ErrP, una señal producida por el cerebro humano conocida como potencial relacionado con el error (ErrP). Se producen casi instantáneamente cuando una persona reconoce un riesgo o error inminente y obligan al cuerpo a reaccionar.

“Los ErrP son patrones eléctricos específicos generados por el cerebro, concretamente por la corteza cingulada anterior, en el momento en que reconocemos un error”, explicó Manjunatha.

Estudiante usando el gorro ECG para controlar un robot Universidad de Oklahoma Omicrono

Mediante un gorro con electroencefalograma portátil, se detectan las señales ErrP del técnico a cargo del robot. Estas se introducen en un sistema robótico que se comunica con el robot.

Cuando el sistema detecta un ErrP, puede reducir la velocidad, detenerse o devolver el control al operador humano en milisegundos, mucho más rápido que si se hiciera de forma manual, proporcionando así una alerta temprana que mejora la seguridad.

El implante ultrafino que conectará sin cables el cerebro con la IA: se podría devolver la vista o el oído a una persona

Esto le indica al robot: ‘Lo que acabas de hacer, no lo vuelvas a hacer o deja de hacerlo’”. La seguridad se refuerza mediante restricciones formales, conocidas como lógica temporal de señales (STL), que definen las reglas que rigen el comportamiento del robot.

Adaptado a cada persona

“Las señales cerebrales de cada persona son tan únicas como las huellas dactilares”, afirma Manjunatha. Por ello, el equipo creó un método de decodificación adaptativa que aprende los patrones generales de las señales cerebrales y luego se ajusta a cada individuo. Así se consigue garantizar que el sistema funcione de forma fiable para diferentes personas.

Este "tercer pulgar" es una prótesis innecesaria pero con mucho potencial

El proyecto se implementa utilizando NVIDIA Isaac Lab e Isaac ROS para simular miles de interacciones robóticas y permitir la comunicación en tiempo real con el hardware físico, es decir, el gorro y el robot. Las GPU NVIDIA RTX PRO 6000 de alto rendimiento soportan las exigencias computacionales del procesamiento de señales cerebrales durante el entrenamiento.

Todos los conjuntos de datos, modelos y código producidos a través de este proyecto se publicarán,permitiendo a otros investigadores desarrollar sus propios trabajos, como pueden ser futuras prótesis o exoesqueletos que se ajusten al movimiento.