Friday, August 15, 2008

BCI: Robots controlados por neuronas

En este blog ya he hablado en varias ocasiones de los interfaces cerebro-ordenador (brain-computer-interface BCI), así como del proceso biológico de aprendizaje y de la plasticidad cerebral. Es un tema que me apasiona porque incluso hoy en día donde la tecnología en este campo apenas está desarrollada, y se sabe muy poco de los procesos neuronales, las aplicaciones que podemos construir son asombrosas.

La última que he visto es un robot cuyos movimientos son controlados por una red neuronal biológica. ¡Un robot con cerebro biológico! ¿De verdad creías que llegaríais a ver eso fuera de las películas de ciencia ficción?

En realidad es algo más sencillo de lo que parece. Los científicos tomaron neuronas del cerebro de una rata y las pusieron a crecer en una placa. Las neuronas, inmediatamente realizaron conexiones entre ellas. Esto es un patrón que ya comenté en parte cuando hablaba de la plasticidad cerebral. Las neuronas forman una red en la que los científicos no tienen ningún control. Algunas de ellas, se unen a electrodos presentes en la placa, y cuando llega una señal eléctrica reaccionan disparando un pulso que se empieza a distribuir por la red neuronal. Otros electrodos son capaces de captar las señales que pasan por las neuronas. Observando esos patrones neuronales podemos ver que para ciertas entradas siempre se producen un cierto tipo de patrones, que podemos distinguir del que se produce con otras entradas. Ahora hacemos que esas entradas sean las lecturas de un sensor de ultrasonidos, y las salidas sean órdenes de movimiento para el robot. Entonces acabamos de crear un micro-controlador robótico que para la entrada "hay una pared delante" dará la salida "gira a la derecha" y cosas similares.

Este es el video del robot.





Daros cuenta que los patrones los buscaron a posteriori, es decir, que inicialmente no sabían lo que iba a responder la red, solo intuían que serían patrones estables y que por tanto podrían interpretarlos y traducirlos a ordenes motoras. Esto muestra como sabiendo muy poco de las redes neuronales se pueden hacer aplicaciones interesantes.

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