La ULPGC trabaja en el desarrollo de un algoritmo de IA para predecir el movimiento humano solo con el pensamiento
Investigadores de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) desarrollan un algoritmo de inteligencia artificial capaz de leer señales cerebrales y clasificar movimientos imaginados por las personas. El objetivo es crear una herramienta que «adivine» si alguien piensa en mover el brazo y prediga la dirección del movimiento con un alto grado de precisión.
El proyecto está dirigido por el estudiante de doctorado Nabil Isaac Ajali Hernández y su tutor, Carlos Travieso, del Departamento de Señales y Comunicaciones. También participan las estudiantes Nayara Bermudo, Patricia Reino y Sheila Rodríguez. La investigación cuenta con el apoyo del Gobierno de Canarias, a través de la Agencia Canaria de Investigación, Innovación y Sociedad de la Información.
El objetivo es mejorar la vida de personas con movilidad reducida
Este avance representa un paso previo hacia un objetivo más ambicioso: trasladar las señales cerebrales a un brazo robótico, permitiendo que este ejecute el movimiento pensado por la persona. Las simulaciones realizadas hasta ahora muestran un éxito superior al 80% y los investigadores ya han probado un prototipo en condiciones controladas.
La tecnología podría mejorar significativamente la calidad de vida de personas con movilidad reducida, lesiones medulares, enfermedades neurodegenerativas como el Parkinson o la ELA. También a aquellas que han perdido un miembro y no pueden usar prótesis biónicas convencionales debido a la falta de respuesta en los nervios.
Además, esta innovación tiene aplicaciones potenciales en sectores como el entretenimiento, el desarrollo de exoesqueletos y la docencia para el aprendizaje motor.
La IA en la ingeniería biomédica
El avance de la IA en la ingeniería biomédica es evidente, con ejemplos como el robot quirúrgico «Da Vinci», que realiza operaciones con gran precisión. En el caso del estudio de la ULPGC, el reconocimiento de patrones y la predicción de señales cerebrales convierten este desarrollo en una herramienta esencial, al gestionar relaciones complejas que otros métodos no pueden manejar.
Los resultados de esta investigación han sido publicados en la revista científica IRBM, una de las más influyentes en ingeniería biomédica.
