Usar las interfaces cerebro-computador para detectar la satisfacción de personas

En este caso como en el artículo anterior, no se trata de regular el estado de ánimo sino que se intenta maximizar la satisfacción humana. Hay personas que por su discapacidad en un futuro podrían disponer de robots que les ayudasen a hacer sus tareas ¿pero qué pasa si estas no las llega a realizar como debería? ¿Cómo explicas eso a una máquina?

Estas preguntas tienen respuesta dentro del uso de interfaces cerebro-ordenador (BCI) por medio de la obtención de retroalimentación emocional de un ser humano en respuesta al movimiento de los robots humanoides en entornos de colaboración. El propósito de este estudio es detectar el nivel de satisfacción humana y el uso de esta como una retroalimentación para corregir y mejorar el comportamiento del robot y así maximizar la satisfacción humana. De manera que para estas personas podría ser la única manera de hacer llegar su agrado o desagrado ante la petición que se realizó.

Para el desarrollo de estas interfaces, como sucede con el resto, se han realizado y están realizando los oportunos experimentos y desarrollado los algoritmos que utilizan la actividad de los cerebros humanos recogidos a través de BCI con el fin de estimar el nivel de satisfacción. Los usuarios usan un electroencefalograma (EEG) auricular y controlar el movimiento del robot por la imaginación mental. Los robots cuando responden a la petición es complicado conseguir la exactitud que se puede desear con la imaginación mental de las personas y la acción puede no ser la misma que el usuario requirió y eso afectará al nivel de satisfacción emocional.

El auricular registra la actividad cerebral de 14 ubicaciones en el cuero cabelludo. La densidad espectral de potencia de cada banda de frecuencias del EEG y cuatro más grandes exponentes de cada señal EEG forman el vector de características. La pruebas se utilizan después para clasificar todas las características. Las características de más alto rango son seleccionados para entrenar un clasificador discriminante lineal (PMA) para determinar el nivel de satisfacción. Los resultados experimentales demuestran una precisión de 79,2% en la detección del nivel de satisfacción humana.

Como se ve las limitaciones en la mejora de los BCI van a depender en una parte importante del los limites que se impongan los propios investigadores.

Regular el estado de ánimo con música

“Investigadores desarrollan un sistema que interpretará señales neuronales para conocer el humor del usuario, y producirá el sonido que éste necesite.”

El uso de las BCI en el campo médico no se queda solo en el empleo para prótesis, con el estudio de este sistema se podrá conocer el estado anímico de la persona y regularlo por medio de la música. La respuesta del sistema (la emisión de música)  estará sujeta a determinados patrones,cada uno de ellos asociado con determinadas emociones específicas. En un futuro, una vez estudiada  y desarrollada esta interfaz podría ser utilizado para tratar la depresión, convirtiéndose así en una herramienta terapéutica.

Aquí al usuario no se le pregunta si está feliz o infeliz, sino que lo que hacemos es reconocer su estado de ánimo para que el sistema le proporcione un estímulo adecuado. Por lo tanto el usuario no controla el sistema, siendo esto una importante característica.

 El ordenador será el que genere su propia música sintética, basándose en el estado mental del usuario y en sus necesidades.  Este se guiará por una serie de métodos basados en reglas para generar música con el ordenador además se empleará un programa informático para tratar de identificar las normas que gobiernan los patrones musicales que producen ciertas emociones. Después se incorporan estas reglas al sistema, para que éste genere la música adecuada.

En música ya se sabe que, por ejemplo, una clave menor evoca tristeza, mientras que una clave mayor evoca felicidad. Los compositores han aprovechado estas características de los efectos de la música durante siglos.

Por otro lado, la música que genere el sistema se ajustará a los gustos de los usuarios, aunque tendrá siempre un sonido similar al de la música producida por el piano. Esta adaptación a los gustos personales será el principal desafío del sistema, porque la gente tiene gustos muy variados y lo que puede hacer que un individuo se aburra, a otro puede emocionarle.

Quien sabe puede que llegue un día en el que la palabra tristeza quede obsoleta en nuestro diccionario.

USO DE ANIMALES PARA EL DESARROLLO DE LAS BCI

Como en otros ámbitos de la ciencia, en las interfaces cerebro computador también se usan animales como monos o ratas para poder desarrollar o mejorar los diseños antes de arriesgarse a probarlo con humanos. Un ejemplo de esto es el de una noticia que habla acerca del uso de un hibrido entre rata y robot para mejorar el diseño de un vehículo para mejorar la movilidad de personas con discapacidad.

Realizado por investigadores de la Universidad de Tokio, comprobaron la capacidad de las ratas para controlar un vehículo en miniatura a través de las señales del cerebro que se mueven por sus extremidades, esto es mediante tecnología invasiva con electrodos para detectar la actividad neuronal. ”” Diminutos electrodos neurales fueron implantados en la corteza motora del cerebro de las ratas, y los animales fueron suspendidos en virtud de un peso ligero, motorizada " plataforma neuro-robótica  " con ruedas.El objetivo era hacer que el vehículo colaborara con las ratas para lograr la locomoción que desean. Las ratas fueron entrenadas en el coche remolcando a su alrededor un área cerrada con los motores desactivados.Un sistema de visión situado sobre un seguimiento de las ratas siguiendo marcadores de colores en la espalda y el vehículo.Se alimenta de las posiciones en una "estimación de la locomoción modelo" del programa que se correlaciona el movimiento de los animales con las lecturas de los electrodos. A continuación, las ratas fueron suspendidas con más fuerza a su vehículo para sus miembros tocaran el suelo sólo ligeramente. Luego, los investigadores cambiaron el sistema en "neuro-robótica modo," utilizando las señales neuronales para ayudar a conducir el coche. Seis de las ocho ratas utilizadas en el estudio adaptado bien al coche. "El vehículo avanzó de forma sincrónica con una rata cuando se colocó en el interior", pero el grado en que el coche estaba siendo controlado por la rata en sí no era claro. Dado que la rata le obligaría a moverse a lo largo con el coche, la medición de sus verdaderas intenciones se convirtió en un problema difícil.Otra dificultad era que sólo un pequeño porcentaje de los electrodos en realidad registraron la actividad neuronal, y las neuronas registradas no se correlaciona necesariamente con los movimientos de destino.””hay pensados hacer más experimentos para disminuir estas incertidumbres y confirmar si las ratas pueden conducir el coche en distintas direcciones y medir el nivel de fuerza que las ratas hacen al tratar de moverse bajo el coche.

Este es un prototipo simplificado para desarrollar mejores electrodos, dispositivos y algoritmos para los sistemas.

Otros investigadores han utilizado esta técnica para conseguir las ratas para controlar la garra robótica y monos para controlar el cursor de ordenador e incluso los brazos robóticos avanzados .

Así los animales establecen una relación entre la conducta y la causa que la produce, por ejemplo, al igual que sucede que si siempre que se pulsa una palanca se obtiene comida al cabo de un tiempo el animal es consciente de lo que produce su conducta y asi sabe que si actúa de una forma determinada se moverá el vehículo y podra desplazarse, al igual que sucede con el movimiento por parte de los monos de brazos robóticos.

Deficiencias de los sistemas BCI. Parte 2.

Continuamos con la descripción de algunos de los problemas asociados a uso de sistemas BCI que todavía no se han podido resolver en su totalidad:

4.       Carga cognitiva

La mayor parte de las pruebas son realizadas en laboratorios en un entorno controlado, donde los usuarios puedes concentrarse en las pruebas sin distracciones. Pero en el mundo real no es así en absoluto ya que pueden aparecer otra serie de variables como pueden ser respuestas emocionales, interacciones con otros individuos, distintas actividades cerebrales, etc. Que influyen alterando las condiciones de trabajo de los BCI.

Un cuidado diseño del paradigma del BCI es crucial para no fatigar al sujeto innecesariamente. Trials de larga duración pueden aumentar la probabilidad de acierto, pero pueden causar fatiga al sujeto. Se debe tener sumo cuidado en el diseño de la duración de la sesión, trial y descanso entre trials.

Actualmente se investigan los efectos de la carga cognitiva sobre las eficacias de los sistemas BCI para determinar si éstos pueden ser usados por los usuarios en su día a día. En un estudio hecho sobre la carga de trabajo mientras se conduce se intentó el desarrollo de un sistema capaz de medir con precisión dicha carga y mitigarla según la necesidad de la conducción. El estudio se realizó en un entorno real, conduciendo un coche en una autovía a 100 Km/h aproximadamente en donde, junto con la tarea principal de la conducción de proponían otras dos tareas. La segunda tarea consistía en la presentación de las palabras izquierda y derecha. La misión del conductor era presionar su botón correspondiente lo antes posible. La tercera tarea se diseñó para introducir una alta carga mental mediante la realización de cálculos matemáticos. La medida de la carga mental se hace en función de dos factores: uno, la precisión con la que se ejecuta la tarea y la presencia de errores, dos, el tiempo de reacción necesario para cumplir la tarea.

A la vista de los resultados se concluyó que es posible desarrollar un sistema capaz de detectar la carga de trabajo en tiempo real y actuar sobre el entorno reduciendo elementos distractores según necesidad. A mayor carga mental mayor tiempo de reacción y este hecho puede ser vital, por ejemplo, conduciendo.

5.       Esfuerzos en la homogenización de sistemas BCI

Uno de los problemas que cualquier investigador se encuentra en el campo de los BCI es precisamente encontrar un modelo unificado del sistema, terminología y técnicas usadas para comprobar y comparar la eficacia del mismo. Parte de la culpa la tiene la propia naturaleza de los sistemas BCI, que es multidisciplinar, comprendiendo campos de la neurociencia, psicología, fisiología, ingeniería, rehabilitación y medicina. Para facilitar la comparación se han propuesto sistemas funcionales abiertos, como el modelo de la figura en el que se muestra un sistema genérico BCI en donde el usuario controla un dispositivo a través de una serie de componentes funcionales. El usuario supervisa el estado del dispositivo para medir el resultado del esfuerzo para controlarlo. Esta es la técnica del biofeedback ya descrita anteriormente. Aunque en un sentido amplio de los sistemas BCI el usuario puede controlar varios dispositivos, en este modelo funcional sólo se considera uno por simplicidad.

Todo aquello que quede entre el usuario y el dispositivo a ser controlado será considerado la interfaz BCI.

Esta figura contiene los componentes funcionales de un sistema completo BCI interconectados en bucle. Está compuesto por un módulo amplificador y acondicionador de la señal, un módulo extractor de las características, un módulo clasificador o conversor de la característica a comandos, un controlador de la interfaz y un driver (controlador de dispositivo, es un programa informático que permite al sistema operativo interactuar con un periférico) capaz de interactuar sobre un dispositivo concreto. El bucle se cierra mediante el uso del biofeedback con la ayuda de un monitor de estado.

Estas deficiencias nos indican que todavía es necesario el estudio y mejora de estos sistemas para poder realizar sus funciones con la mayor eficacia y eficiencia posible.

Deficiencias de los sistemas BCI

Como sabemos ningun método es la panacea, por lo que al igual que sus ventajas tendrá ciertos inconvenientes, que en el caso de los sistemas no invasivos de los BCI serán descritos acontinuación:

1.       Cantidad de información transmitida

En los últimos años ha habido un creciente interés en el uso de un estado estacionario potencial evocado (SSVEP) (en estos se producen señales inducidas como respuesta a un estímulo presentado) en los sistemas BCI basados en los EGG, y este enfoque es actualmente el más rápido y fiable para la comunicación aplicando sistemas no invasivos BCI. Uno de los aspectos que se necesita mejorar es la velocidad (en términos de tasa de transferencia de información, así como el tiempo necesario para realizar un único comando), la variabilidad de usuario y facilidad de uso.

Respecto a la velocidad se usa la ITR (information transfer rate) medida en bits por minuto (o por segundo) como medida de las prestaciones del sistema. La cantidad de información que genera una fuente de información, o entropía de la fuente H viene definida en unidades de bits por símbolo transmitido viene definida por la energía cinética. La ITR depende de la velocidad de transmisión, de la tasa de acierto de codificación y de la cantidad de información que transporta cada símbolo.

La investigación hoy en día en la mejora del ITR se centra en la optimización de las técnicas de selección de caracteres, mediante el análisis de información redundante contextual y mecanismos de predicción, el uso de paradigmas multidimensionales en donde se puedan combinar distintas características para su clasificación.

2.       Alta probabilidad de error

Las señales extraídas del cerebro son muy variables entre sujetos y entre trials para un mismo sujeto. La señal de EGG es considerada no estacionaria, de ahí que métodos clásicos de análisis de señales como son Fourier ven su efectividad drásticamente reducida sino se usan adecuadamente. Cualquier estímulo no contemplado provoca una actividad cerebral interferente empeorando la tasa de acierto. Un ejemplo típico es el parpadeo de los ojos, este es un movimiento involuntario, muy difícil de controlar que genera una actividad cerebral muy potente.

3.       Autonomía

Los sistemas BCI conocidos necesitan el curso de asistentes a la hora de colocación y ajuste de los electrodos. Además, la mayor parte de estos sistemas BCI no pueden ser iniciados independientemente por el usuario, sino que son iniciados externamente. De no ser así estaríamos enfrentándonos al problema del “Rey Midas”, en donde en ocasiones el usuario podría estar mandando señales al sistema BCI incluso sin desearlo. Esto es lo que ocurre mientras se duerme, se está en estado de inconsciencia o se está realizando una actividad cerebral que no tiene nada que ver con el control del BCI. El problema de la iniciación de un sistema BCI ha sido generalmente obviado, dejando en algunos casos como la posibilidad de activación o desactivación del sistema de forma voluntaria por parte del sujeto, pero cuando este está en estado consciente. Para solucionar el problema del ON/OFF se tendría que usar un método basado en alguna característica que estuviese presente en las señales EGG en estado consciente y desapareciese durante los estados de inconsciencia.

Hay otras dos deficiencias del sistema BCI que las analizaré en el artículo de la semana que viene que son:

4.       Carga cognitiva

5.       Esfuerzos en la homogenización de sistemas BCI

CONTROL DE ENTORNOS Y REALIDAD VIRTUAL

El empleo de BCI requiere que el paciente o usuario sea capaz de modificar voluntariamente su patrón de actividad neurológica, es decir ser capaz de generar información y está información ser registrada, decodificada y procesada acorde a una tabla de códigos y reglas semánticas previamente establecida, dicha decodificación dará origen a una serie de órdenes o comandos sobre algún dispositivo, máquina o computador y el paciente conocerá el resultado de dichas órdenes mediante estímulos externos y usará dicha información para la generación de órdenes. Por tanto para el aprendizaje de estas interfaces se usa el proceso de realimentación “biofeedback” en la que así podemos conocer la información sobre las actuaciones, usamos un equipo con el objeto de revelarnos algunos de los fenómenos fisiológicos, en la forma de señales visuales y auditivas, y para enseñarles a controlar esos fenómenos que de otro modo serían involuntarios.

El uso de entornos de realidad virtual en el entrenamiento de sistemas BCI se ha mostrado eficaz debido a su grado de inmersión, motivación y entorno seguro de operación.
Un ejemplo pionero de este uso es el presentado en un mundo virtual en el cual el usuario va conduciendo un coche por una calle con la presencia de semáforos. El objetivo es hacer parar el coche cuando el semáforo cambia a rojo. El sistema se basa en el análisis del potencial evocado P300 (que ya se habló de él en artículos anteriores), que es activado cada vez que el paso de naranja a rojo. Este sistema alcanzó una tasa de acierto del 85%. La misma autora usa una habitación virtual en el que se presentan distintas opciones sobre las que el usuario puede actuar como se puede ver en la primera imagen. En este sistema el avatar se encuentra en una habitación en la que se puede actuar sobre la TV, luz y equipo de sonido que pueden ser controlados mediante el uso de un BCI. Cada uno de ellos produce una estimulación visual tipo flash para cada una de las órdenes que se pretende ejecutar (encender o apagar). El sujeto debe ignorar todas las estimulaciones excepto la que es de su interés y realizar una tarea cognitiva (típicamente contar las veces que el flash se produce). Bajo estas condiciones se produce un P300 que puede ser detectado y clasificado.

Otro ejemplo es el desarrollado en la universidad de Graz. En la segunda imagen se usa un sistema BCI y entornos de realidad virtual para hacer una visita por la Biblioteca Nacional Austriaca. Un participante visitando virtualmente la Biblioteca por medio de un sistema BCI asíncrono basado en la imaginación motora.

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Los sistemas BCI implican una gran carga cognitiva, y para su uso, debemos aprender a controlar nuestros pensamientos y con ello podremos disminuir la probabilidad de error.

El Pentágono quiere controlar remotamente la mente de los soldados

Una noticia de hace algún tiempo, pero capaz de marcar el desarrollo de los BCI: El Pentágono quiere controlar remotamente la mente de los soldados, desde las áreas que regulan el estado de alerta y la cognición al tratamiento del dolor y el bienestar psiquiátricos. Y los científicos quieren hacerlo desde fuera - con un aparato instalado en el interior del casco de las tropas usando ultrasonidos.

El dispositivo de ultrasonidos es capaz de estimular muchos miles de circuitos neuronales desde el exterior, además de centrarse en zonas del cerebro extremadamente específicas, de un tamaño de entre dos o tres milímetros. El prototipo desarrollado presenta un tamaño lo suficientemente pequeño como para que pueda ser colocado en el interior de un casco de militar típico. Para acceder a las partes profundas del cerebro con una resolución espacial extremadamente específica han sido logradas gracias al ultrasonido. Utilizando un microcontrolador, el ultrasonido podría estimular distintas partes del cerebro para aumentar la alerta y las capacidades cognitivas de los soldados, pero también para aliviar el estrés o el dolor que éstos puedan estar sufriendo. Asimismo, este sistema podría proteger a los militares de sufrir traumas cerebrales. En este sentido, lo peor de una lesión cerebral no es la lesión inicial sino el daño metabólico y la hinchazón que se producen horas después del trauma. Si se pudiera aplicar, en el momento inicial, una intervención inmediata dirigida y remota (con el ultrasonido), se podría frenar el daño que a largo plazo ocasionan los traumas en el cerebro. Como se puede ver esta es otra forma de actuar sobre el cerebro gracias a una interfaz que lo conecta con el exterior en el momento necesario.

La Agencia de Investigación de Proyectos Avanzados de Defensa (DARPA) invierte mucho dinero en proyectos de investigación que mejoren la efectividad de las tropas y entre estos se hallan los de neurociencia. Dos métodos de Interfaz Cerebro Máquina (BCI) usados hasta la fecha no resultan adecuados para su propósito. De un lado la estimulación cerebral profunda (DBS) que se usa experimentalmente en la enfermedad de Parkinson requiere la implantación de electrodos intracraneales. Por otro lado, la estimulación transcraneal magnética (TMS),utilizada para tratar depresiones resistentes a los medicamentos y otros trastornos presenta una baja resolución espacial, de aproximadamente un centímetro, por lo que no puede estimular los circuitos neuronales más profundos, donde residen muchos de estos trastornos. El uso de ultrasonidos en el presente proyecto ha demostrado que la resolución espacial es cinco veces mayor que la TMS y llega a áreas profundas del cerebro. El proyecto investiga también otros métodos de estimulación y la posibilidad de que artilugios reducidos quepan en el casco de los soldados.

El campo de la guerra ha proporcionado a lo largo de la historia un impulso tecnólogico en las naciones en las que se tiene un alto índice de inversión de investigación, desarrollo e innovación así como una importante parte de su presupuesto destinado a la guerra. Por tanto esto podría proporcionar avances en otros àmbitos de las BCI debido a la doble funcionalidad que se suele producir en estos dispositivos militares,a pesar de que concentraría estos en los países más desarrollados y con más recursos económicos, y el resto dependerían de ellos para su uso. Como se puede ver los BCI podrían cambiar incluso el desarrollo de la guerra moderna usando estos para mejorar las respuestas de tropas a ciertas órdenes, situaciones y palabras, así un soldado solo tendría que pensar en un comando para que de inmediato se difundiese a sus tropas. Pero también hay importantes implicaciones éticas que se deben considerar en las que influyen lavado del cerebro y control mental. Pudiendo haber una relación complicada entre los investigadores y los organismos de defensa nacional que los financian.