Cómo funciona el dispositivo con inteligencia artificial que logra convertir los pensamientos en texto

El equipo del Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad Tecnológica de Sidney (UTS) dio un paso clave en la interacción entre mente y tecnología al diseñar un dispositivo portátil capaz de descifrar pensamientos silenciosos y transformarlos en texto.

Este avance abre nuevas posibilidades para quienes enfrentan barreras en la comunicación oral. Por ahora, el sistema logra una precisión aproximada del 40%, aunque los responsables del proyecto aspiran a alcanzar un índice del 90% en interpretación y reconocimiento de voz en el futuro.

“Esta investigación representa un esfuerzo pionero en la traducción de ondas de EEG sin procesar directamente al lenguaje, lo que marca un avance significativo en el campo”, afirmó el director del Centro GrapheneX-UTS HAI y responsable de la investigación, Chin-Teng Lin.

Según detalló la Universidad de Tecnología de Sydney (UTS), en el estudio los participantes leyeron pasajes de texto en silencio mientras usaban una gorra que registraba la actividad cerebral eléctrica a través del cuero cabelludo mediante un electroencefalograma (EEG).

La onda de EEG se segmenta en unidades distintas que capturan características y patrones específicos del cerebro humano. Esto se realiza mediante un modelo de IA llamado DeWave, desarrollado por los investigadores, este sistema traduce las señales de EEG en palabras y oraciones mediante el aprendizaje de grandes cantidades de datos de EEG.

Se trata de la primera investigación en “incorporar técnicas de codificación discreta en el proceso de traducción de cerebro a texto, lo que introduce un enfoque innovador para la decodificación neuronal. La integración con grandes modelos lingüísticos también está abriendo nuevas fronteras en neurociencia e IA”, comentó Lin.

Según consignó Euronews, hasta el momento, otros sistemas de descodificación del lenguaje en desarrollo requirieron implantes quirúrgicos o resonancias magnéticas funcionales.

En ese sentido, en 2023 se realizó un estudio sobre pacientes con ictus capaz de volver a comunicarse gracias a una interfaz cerebro-ordenador y un generador de voz de IA. Asimismo, en 2024, el chip cerebral Neuralink de Elon Musk se implantó por primera vez en un cráneo humano.

Conforme a la Universidad de Tecnología de Sydney, estos métodos tienen dificultades para transformar las señales cerebrales en segmentos a nivel de palabra sin ayudas adicionales como el seguimiento ocular, lo que limita su aplicación práctica. La nueva tecnología puede utilizarse con o sin seguimiento ocular.

Sobre el estudio

La investigación de la UTS se llevó a cabo con 29 participantes. “Esto significa que es probable que sea más robusta y adaptable que la tecnología de decodificación anterior, que solo se ha probado en una o dos personas, ya que las ondas de EEG difieren entre ellas”, afirmaron.

El estudio alcanzó un rendimiento de vanguardia en la traducción de señales de EEG que superó los resultados previos. A pesar de utilizar un gorro para captar la actividad eléctrica cerebral, técnica que genera señales más ruidosas que los electrodos implantados directamente en el cerebro, el avance en la interpretación de EEG resultó notable.

“El modelo es más hábil para relacionar verbos que sustantivos. Sin embargo, en el caso de los sustantivos, observamos una tendencia hacia pares sinónimos en lugar de traducciones precisas, como ‘el hombre’ en lugar de ‘el autor’”, dijo Yiqun Duan, uno de los profesionales a cargo del proyecto.

Y agregó: “Creemos que esto se debe a que, cuando el cerebro procesa estas palabras, palabras semánticamente similares, podrían producir patrones de ondas cerebrales similares. A pesar de las dificultades, nuestro modelo produce resultados significativos, alineando palabras clave y formando estructuras oracionales similares”.

Los investigadores buscan que el avance logre una precisión cercana al 90%, nivel habitual en programas de traducción de idiomas o de reconocimiento de voz.

En la actualidad, la traducción automática de EEG presenta una tasa de acierto de alrededor del 40 % en la métrica BLEU-1. Esta puntuación, que varía entre cero y uno, evalúa la similitud entre el texto traducido por el sistema y un conjunto de traducciones humanas de alta calidad.

El avance registrado en esta investigación permite consolidar una mayor esperanza en la búsqueda de soluciones innovadoras para la interacción directa entre el cerebro y la tecnología, y traza un horizonte alentador para la integración social y la calidad de vida de quienes más lo necesitan.