La inteligencia artificial (IA) ya no se limita a asistentes virtuales como Siri, ChatGPT o Alexa. Su impacto se extiende a campos como la medicina, la robótica y la neurotecnología, donde está transformando la forma en que se diagnostican enfermedades, se diseñan tratamientos personalizados y se desarrollan soluciones para mejorar la calidad de vida de personas con discapacidades.
Uno de los avances más prometedores proviene de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA), donde un equipo de investigadores ha creado un sistema de interfaz cerebro-computadora (BCI) portátil y no invasivo que utiliza IA para ayudar a personas con parálisis a recuperar autonomía. Este sistema permite que los usuarios controlen dispositivos externos —como brazos robóticos o el cursor de una computadora— únicamente con sus pensamientos.
La interfaz funciona registrando la actividad eléctrica del cerebro, procesándola con algoritmos inteligentes y traduciéndola en comandos. La IA actúa como un “copiloto”, interpretando las intenciones del usuario y facilitando el control de los dispositivos con mayor precisión y rapidez.
Según Jonathan Kao, profesor de ingeniería eléctrica e informática en UCLA y líder del proyecto, el objetivo es desarrollar sistemas que ofrezcan autonomía compartida. Esto significa que la IA no reemplaza al usuario, sino que colabora con él para realizar tareas cotidianas, como mover objetos o interactuar con tecnología, sin necesidad de procedimientos invasivos.
Este avance representa un paso importante hacia soluciones más accesibles y seguras para personas con parálisis, esclerosis lateral amiotrófica (ELA) u otros trastornos del movimiento. La combinación de IA y neurotecnología abre nuevas posibilidades para mejorar la independencia y calidad de vida de quienes enfrentan estas condiciones
El nuevo sistema desarrollado por la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) marca un avance significativo en la tecnología de interfaces cerebro-computadora (BCI). Hasta ahora, los dispositivos más avanzados requerían intervenciones quirúrgicas complejas y costosas, lo que limitaba su adopción. Por otro lado, las versiones portátiles, aunque más seguras, no ofrecían la precisión necesaria para su uso práctico.
La propuesta de UCLA supera estas limitaciones al combinar un gorro de electroencefalografía (EEG) con una plataforma de inteligencia artificial basada en visión por computadora. Este sistema registra la actividad cerebral y, mediante algoritmos especializados, decodifica las señales en tiempo real. La IA interpreta la intención del usuario y guía acciones como mover el cursor de una computadora o controlar un brazo robótico.
El sistema fue probado en cuatro participantes: tres sin discapacidades motoras y uno con parálisis. En las tareas asignadas —mover un cursor hacia ocho objetivos y manipular cuatro bloques con un brazo robótico— todos lograron completarlas más rápidamente gracias al apoyo de la IA. En particular, el participante con parálisis logró realizar la tarea robótica en apenas seis minutos y medio, algo que antes no habría sido posible.
Johannes Lee, coautor del estudio y doctorando en ingeniería eléctrica e informática en UCLA, señaló que el siguiente paso será desarrollar “copilotos” más avanzados. Estos permitirán controlar brazos robóticos con mayor precisión y adaptabilidad, ajustando el movimiento según el tipo de objeto que el usuario desee manipular. Esta innovación abre nuevas posibilidades para mejorar la autonomía de personas con discapacidades físicas.