Meta ha dado un paso significativo en el desarrollo de tecnologías capaces de traducir la actividad cerebral en lenguaje comprensible sin necesidad de intervenciones quirúrgicas.
La compañía, dirigida por Mark Zuckerberg, ha presentado Brain2Qwerty v2, un sistema que utiliza inteligencia artificial para convertir señales cerebrales captadas de manera no invasiva en frases coherentes.
Este avance apunta directamente a mejorar la comunicación de personas que, debido a trastornos neurodegenerativos o lesiones cerebrales, han perdido la capacidad de hablar o moverse.
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El gran atractivo de Brain2Qwerty radica en que prescinde totalmente de implantes cerebrales. A diferencia de otras aproximaciones que requieren cirugías complejas y costosas para instalar neuroprótesis, el sistema de Meta se basa en la magnetoencefalografía (MEG), una técnica que permite registrar la actividad eléctrica cerebral a través del cuero cabelludo, sin generar molestias ni riesgos para el paciente.
Esto abre la puerta a aplicaciones mucho más accesibles y seguras, especialmente en contextos clínicos donde la intervención quirúrgica no es viable.
Cómo es el funcionamiento de la tecnología que lee la mente con la IA
El proceso que utiliza Brain2Qwerty v2 comienza con la medición de los campos eléctricos generados por la actividad neuronal mediante dispositivos MEG. Durante el entrenamiento del modelo, voluntarios sanos escribieron más de 2.500 frases en sesiones controladas, mientras sus cerebros eran monitorizados.
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La información recolectada —tanto los textos escritos como los registros cerebrales asociados— sirvió como base para alimentar el sistema de inteligencia artificial.
La arquitectura de Brain2Qwerty v2 se despliega en varias etapas. En primer lugar, una IA traduce los patrones cerebrales captados por el MEG en unidades mínimas de lenguaje, es decir, caracteres individuales. Posteriormente, otro sistema de IA, denominado “alineador”, ordena esos caracteres para formar palabras completas.
Finalmente, entra en acción un modelo de lenguaje grande (LLM), similar a los que impulsan chatbots como ChatGPT o Llama, que transforma la secuencia de palabras en oraciones estructuradas y comprensibles.
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En términos prácticos, este proceso permite que una persona, sin mover un solo músculo, pueda “escribir” frases solo mediante su actividad cerebral. La precisión obtenida por Brain2Qwerty v2 alcanza hasta un 78% en el reconocimiento de palabras, lo que significa que la mayoría de las frases decodificadas presentan como mucho un error por oración.
Esta cifra supera ampliamente el rendimiento de la primera versión del sistema, que solo logró un 48% en su mejor caso de éxito.
Un modelo entrenado en España y su impacto potencial
El modelo fue entrenado en el Centro Vasco de Cognición, Cerebro y Lenguaje (BCBL) ubicado en San Sebastián, España. Nueve voluntarios de entre 25 y 56 años participaron en el experimento, aportando datos fundamentales para el desarrollo del sistema. Cada uno de ellos contribuyó con sesiones en las que escribían frases bajo monitoreo cerebral, permitiendo así recopilar diez veces más datos por participante que en intentos previos.
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La capacidad de Brain2Qwerty v2 para mejorar su precisión a medida que recibe más datos de entrenamiento sugiere que futuras versiones podrían escalarse fácilmente y alcanzar niveles aún mayores de exactitud.
De hecho, los investigadores señalan que la aplicación de leyes de escalado simples permitiría construir sistemas con mayores capacidades, multiplicando sus posibilidades de uso y su eficacia.
Para quienes sufren de afecciones como la anartia, el síndrome de enclaustramiento o la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), la posibilidad de comunicarse a través del pensamiento sin necesitar cirugías representa un cambio radical. Este avance podría transformar por completo el modo en que estos pacientes interactúan con su entorno y reciben atención médica.
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Meta reconoce que, aunque la inteligencia artificial ha logrado avances notables en la decodificación del lenguaje cerebral, aún queda camino por recorrer. La tecnología no pretende sustituir la investigación tradicional, sino potenciarla, permitiendo que los científicos dispongan de herramientas más potentes y flexibles para abordar los desafíos de la salud cerebral y la comunicación humana.