Otros métodos empleados para la traducción de señales cerebrales a textos requieren cirugías invasivas que implanten electrodos en el cerebro y, en algunos casos, costosas y voluminosas máquinas de resonancia magnética. Sin embargo, estos procedimientos son poco prácticos para el uso diario, además de que, a menudo, necesitan utilizar técnicas de seguimiento ocular para transformar las señales cerebrales en palabras.
En un estudio recientemente publicado en el servicio de preimpresión arXiv, se reportaron los resultados obtenidos tras usar un nuevo programa basado en la inteligencia artificial (IA), denominado DeWave, diseñado para convertir las ondas cerebrales de las personas en palabras y oraciones.
Los responsables de la investigación explicaron que los participantes leyeron en silencio un texto mientras llevaban una gorra que registraba la actividad eléctrica de sus cerebros, mediante un electroencefalograma (EEG). Asimismo, mencionaron que una vez que el DeWave comprendió las señales cerebrales, se procedió a vincularlas con un modelo grande de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), similar al que usa la aplicación ChatGPT.
"Este LLM es como un escritor inteligente que puede formar frases", señaló el científico Charles Zhou, uno de los coautores del trabajo, y destacó que le indican "que preste atención a las señales de DeWave y las utilice como guía para crear oraciones".
El DeWave fue entrenado luego de observar una gran cantidad de ejemplos en los que las ondas cerebrales coinciden con oraciones específicas. Posteriormente, tanto el DeWave como el LLM fueron entrenados de manera conjunta, con la finalidad de que se perfeccionara la escritura de las oraciones basadas en los datos del EEG.
La precisión de los resultados ronda actualmente el 40 % en la escala BLEU-1, que compara la similitud de la traducción automática con un conjunto de traducciones de referencia de alta calidad. No obstante, los científicos esperan mejorar esta tasa al nivel de los programas convencionales de traducción de idiomas o reconocimiento de voz, que es cercano al 90 %.
Por otro lado, los especialistas prevén que su tecnología pueda ser utilizada para ayudar a personas que hayan perdido el habla a causa de una enfermedad, como un derrame cerebral. También podría emplearse en aplicaciones robóticas basadas en la comunicación entre humanos y máquinas.