Gracias a una interface de IA, una mujer con parálisis tiene la capacidad de ‘hablar’ casi instantáneamente gracias al desarrollo de un dispositivo por parte del equipo científico de la Universidad de California en Berkeley y San Francisco (EE. UU.), el cual convierte la actividad cerebral relacionada con el habla en palabras audibles en tiempo real. Esto permitió que una mujer de 47 años con tetraplejia pudiera ‘hablar’, tras 18 años de silencio.
Este avance aborda la cuestión crítica de latencia presente en las neuroprótesis de habla, reduciendo el tiempo que pasa desde que el individuo intenta hablar hasta que el sonido es producido.
Con los avances recientes en inteligencia artificial (IA), el equipo ha diseñado un algoritmo que transforma las señales cerebrales en habla auditable prácticamente al instante. Los detalles del estudio se comparten en Nature Neuroscience.
“Nuestro método de ‘streaming’ traslada la capacidad de decodificación rápida del habla, similar a la de dispositivos como Alexa y Siri, a las neuroprótesis”, afirma Gopala Anumanchipalli, co-líder del estudio.
“Mediante un algoritmo similar, logramos decodificar los datos neuronales y, por primera vez, facilitar una transmisión de voz casi en tiempo real. Esto resulta en una síntesis del habla mucho más natural y fluida”, detalla el investigador.
Para Edward Chang, otro investigador clave, esta nueva tecnología representa un potencial significativo para mejorar la vida de personas con discapacidades severas que afectan la capacidad de hablar. “Es alentador ver cómo los últimos avances en IA están potenciando las interfaces cerebro-computadora hacia aplicaciones prácticas en el mundo real a corto plazo”.
¿Cómo funciona?
En el marco de un estudio clínico, Chang y Anumanchipalli incorporaron la interfaz cerebro-computadora a una mujer de 47 años con tetraplejia, incapaz de hablar o vocalizar por 18 años debido a un accidente cerebrovascular.
Para generar la data necesaria y entrenar su algoritmo, pidieron a la participante que observara una frase en pantalla, como “hola, ¿cómo estás?”, y que intentara pronunciarla en silencio.
Los científicos entrenaron una red neuronal con la actividad cerebral de la participante, capturada por electrodos implantados en su corteza sensomotora del habla, mientras ella formaba mentalmente frases completas con un vocabulario de 1.024 palabras.
Posteriormente, este modelo se empleó para descodificar el habla en tiempo real, simultáneamente con la intención vocal de Ann (la participante), produciendo audio que imitaba su voz utilizando una grabación previa al accidente para entrenar el dispositivo.
Cheol Jun Cho, coautor del estudio, explica que la neuroprótesis opera recogiendo muestras de datos neuronales de la corteza motora, que gestiona la producción del habla, y empleando IA para interpretar la actividad cerebral y convertirla en voz.
“Esencialmente captamos las señales por las cuales el pensamiento se convierte en habla (…). Lo que decodificamos ocurre después de formar un pensamiento, de decidir qué decir, qué palabras emplear y cómo mover los músculos del tracto vocal”.
En investigaciones previas con dispositivos de este tipo, los investigadores enfrentaban una latencia en la descodificación de hasta 8 segundos por frase. Con este nuevo enfoque, el sonido puede generarse prácticamente en tiempo real mientras el individuo intenta hablar, según informa la Facultad de Ingeniería de la Universidad de California en Berkeley.
Para asegurar que el sistema no se limitaba a replicar patrones ya conocidos, el equipo evaluó su capacidad para sintetizar palabras que no estaban incluidas en el entrenamiento inicial. Escogieron 26 términos del llamado alfabeto fonético de la OTAN, como “alpha” o “bravo”.
“Observamos que nuestro modelo funciona adecuadamente, demostrando que efectivamente está aprendiendo los elementos básicos del sonido y la voz”, concluye Anumanchipalli.
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