Un nuevo programa de investigación de DARPA está desarrollando interfaces cerebro-computadora que podrían controlar "enjambres de drones, que operan a la velocidad del pensamiento". ¿Qué pasa si tiene éxito?
En agosto, tres estudiantes de posgrado de la Universidad Carnegie Mellon estaban hacinados en un pequeño laboratorio en un sótano sin ventanas, usando un marco de impresora 3D manipulado por un jurado para aplicar electricidad a una porción del cerebro de un ratón.
El fragmento de cerebro, cortado del hipocampo, parecía un trozo de ajo en rodajas finas. Descansaba sobre una plataforma cerca del centro del artilugio. Un tubo estrecho bañaba la rebanada en una solución de sal, glucosa y aminoácidos. Esto lo mantuvo vivo, de alguna manera: las neuronas en el corte continuaron disparando, lo que permitió a los experimentadores recopilar datos. Una serie de electrodos debajo de la rebanada emitieron descargas eléctricas, mientras que una sonda de metal con forma de jeringa midió cómo reaccionaron las neuronas. Lámparas LED brillantes iluminaron el plato. La configuración, para usar la jerga de los miembros del laboratorio, fue un poco complicada.
Un monitor junto a la plataforma mostraba estímulos y respuestas: descargas de electricidad de los electrodos fueron seguidas, milisegundos después, por disparos de neuronas. Más tarde, los investigadores colocarían un material con las mismas propiedades eléctricas y ópticas que un cráneo humano entre el corte y los electrodos, para ver si también podían estimular el hipocampo del ratón a través del cráneo simulado.
Estaban haciendo esto porque querían ser capaces de detectar y manipular señales en los cerebros humanos sin tener que cortar el cráneo y tocar el delicado tejido cerebral. Su objetivo es eventualmente desarrollar interfaces cerebro-computadora precisas y sensibles que se puedan poner y quitar como un casco o una banda para la cabeza, sin necesidad de cirugía.
Los cráneos humanos tienen menos de un centímetro de grosor: el grosor exacto varía de una persona a otra y de un lugar a otro. Actúan como un filtro borroso que difunde formas de onda, ya sean corrientes eléctricas, luz o sonido. Las neuronas en el cerebro pueden ser tan pequeñas como unas pocas milésimas de milímetro de diámetro y generar impulsos eléctricos tan débiles como una vigésima parte de un voltio.
El experimento de los estudiantes tenía como objetivo recopilar una línea de base de datos con la que pudieran comparar los resultados de una nueva técnica que Pulkit Grover, el investigador principal del equipo, espera desarrollar.
"Nada como esto es [ahora] posible, y es realmente difícil de hacer", dice Grover. Codirige uno de los seis equipos que participan en el Programa de Neurotecnología No Quirúrgica de Próxima Generación, o N³, un esfuerzo de $104 millones lanzado este año por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, o DARPA. Mientras el equipo de Grover manipula señales eléctricas y de ultrasonido, otros equipos usan técnicas ópticas o magnéticas. Si alguno de estos enfoques tiene éxito, los resultados serán transformadores.
La cirugía es costosa, y la cirugía para crear un nuevo tipo de superguerrero es éticamente complicada. Un dispositivo para leer la mente que no requiera cirugía abriría un mundo de posibilidades. Las interfaces cerebro-computadora, o BCI, se han utilizado para ayudar a las personas con tetraplejía a recuperar un control limitado sobre sus cuerpos y para permitir que los veteranos que perdieron extremidades en Irak y Afganistán controlen las artificiales. N³ es el primer intento serio del ejército estadounidense de desarrollar BCI con un propósito más beligerante. “Trabajar con drones y enjambres de drones, operando a la velocidad del pensamiento en lugar de a través de dispositivos mecánicos, para ese tipo de cosas son realmente estos dispositivos”, dice Al Emondi, director de N³.
El científico informático de UCLA, Jacques J. Vidal, utilizó por primera vez el término "interfaz cerebro-computadora" a principios de la década de 1970; es una de esas frases, como "inteligencia artificial", cuya definición evoluciona a medida que se desarrollan las capacidades que describe. La electroencefalografía (EEG), que registra la actividad eléctrica en el cerebro mediante electrodos colocados en el cráneo, podría considerarse como la primera interfaz entre el cerebro y las computadoras. A fines de la década de 1990, los investigadores de la Universidad Case Western Reserve utilizaron EEG para interpretar las ondas cerebrales de una persona tetrapléjica, permitiéndole mover el cursor de una computadora a través de un cable que se extiende desde los electrodos en su cuero cabelludo.
Tanto las técnicas invasivas como las no invasivas para leer el cerebro han avanzado desde entonces. También lo han hecho los dispositivos que estimulan el cerebro con señales eléctricas para tratar afecciones como la epilepsia. Podría decirse que el mecanismo más poderoso desarrollado hasta la fecha se llama matriz de Utah. Parece una pequeña cama de púas, aproximadamente la mitad del tamaño de una uña del dedo meñique en total, que puede penetrar en una parte determinada del cerebro.
Un día de 2010, mientras estaba de vacaciones en los Outer Banks de Carolina del Norte, Ian Burkhart se zambulló en el océano y se golpeó la cabeza contra un banco de arena. Se aplastó la médula espinal y perdió la función desde el sexto nervio cervical hacia abajo. Todavía podía mover los brazos a la altura del hombro y el codo, pero no las manos ni las piernas. La fisioterapia no ayudó mucho. Le preguntó a sus médicos en el Centro Médico Wexner de la Universidad Estatal de Ohio si había algo más que pudieran hacer. Resultó que Wexner esperaba realizar un estudio junto con Battelle, una empresa de investigación sin fines de lucro, para ver si podían usar una matriz de Utah para reanimar las extremidades de una persona paralizada.
Donde el EEG muestra la actividad agregada de innumerables neuronas, las matrices de Utah pueden registrar los impulsos de un pequeño número de ellas, o incluso de una sola. En 2014, los médicos implantaron una matriz Utah en la cabeza de Burkhart. La matriz midió el campo eléctrico en 96 lugares dentro de su corteza motora, 30.000 veces por segundo. Burkhart acudió al laboratorio varias veces a la semana durante más de un año, y los investigadores de Battelle entrenaron sus algoritmos de procesamiento de señales para capturar sus intenciones mientras pensaba, ardua y sistemáticamente, en cómo movería la mano si pudiera.
Un cable grueso, conectado a un pedestal que salía del cráneo de Burkhart, enviaba los impulsos medidos por la matriz de Utah a una computadora. La computadora los decodificó y luego transmitió señales a una manga de electrodos que casi cubría su antebrazo derecho. La manga activó sus músculos para realizar los movimientos que pretendía, como agarrar, levantar y vaciar una botella, o sacar una tarjeta de crédito de su billetera.
Eso convirtió a Burkhart en una de las primeras personas en recuperar el control de sus propios músculos a través de un "bypass neural" de este tipo. Battelle, otro de los equipos del programa N³, ahora está trabajando con él para ver si pueden lograr los mismos resultados sin un implante de cráneo.
Eso significa idear no solo nuevos dispositivos, sino también mejores técnicas de procesamiento de señales para dar sentido a las señales más débiles y confusas que se pueden captar desde fuera del cráneo. Es por eso que el equipo Carnegie Mellon N³ está dirigido por Grover, un ingeniero eléctrico de formación, no un neurocientífico.
Poco después de que Grover llegara a Carnegie Mellon, un amigo de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pittsburgh lo invitó a asistir a reuniones clínicas para pacientes con epilepsia. Comenzó a sospechar que se podía inferir mucha más información sobre el cerebro a partir del EEG de lo que nadie creía y, por el contrario, que la manipulación inteligente de las señales externas podría tener efectos profundos en el cerebro. Unos años más tarde, un equipo dirigido por Edward Boyden en el Centro de Ingeniería Neurobiológica del MIT publicó un artículo notable que fue mucho más allá de la intuición general de Grover.
El grupo de Boyden había aplicado dos señales eléctricas, de frecuencias altas pero ligeramente diferentes, al exterior del cráneo. Estos no afectaron a las neuronas cercanas a la superficie del cerebro, sino a las más profundas. En un fenómeno conocido como interferencia constructiva, se combinaron para producir una señal de baja frecuencia que estimuló el disparo de las neuronas.
Grover y su grupo ahora están trabajando para ampliar los resultados de Boyden con cientos de electrodos colocados en la superficie del cráneo, tanto para apuntar con precisión a pequeñas regiones en el interior del cerebro como para "dirigir" la señal para que pueda cambiar de un cerebro región a otra mientras los electrodos permanecen en su lugar. Es una idea, dice Grover, que es poco probable que los neurocientíficos hayan tenido.
Mientras tanto, en el Laboratorio de Física Aplicada (APL) de la Universidad Johns Hopkins, otro equipo de N³ está utilizando un enfoque completamente diferente: luz infrarroja cercana.
La comprensión actual es que el tejido neural se hincha y se contrae cuando las neuronas disparan señales eléctricas. Esas señales son lo que los científicos registran con EEG, una matriz de Utah u otras técnicas. Dave Blodgett de APL argumenta que la hinchazón y la contracción del tejido es una buena señal de actividad neuronal, y quiere construir un sistema óptico que pueda medir esos cambios.
Las técnicas del pasado no podían capturar movimientos físicos tan pequeños. Pero Blodgett y su equipo ya han demostrado que pueden ver la actividad neuronal de un ratón cuando mueve un bigote. Diez milisegundos después de que se mueva un bigote, Blodgett registra la activación de las neuronas correspondientes utilizando su técnica de medición óptica. (Hay 1000 milisegundos en un segundo y 1000 microsegundos en un milisegundo). En el tejido neuronal expuesto, su equipo registró la actividad neuronal en 10 microsegundos, tan rápido como una matriz de Utah u otros métodos eléctricos.
El próximo desafío es hacer todo eso a través del cráneo. Esto puede sonar imposible: después de todo, los cráneos no son transparentes a la luz visible. Pero la luz del infrarrojo cercano puede viajar a través del hueso. El equipo de Blodgett dispara láseres infrarrojos de baja potencia a través del cráneo y luego mide cómo se dispersa la luz de esos láseres. Él espera que esto les permita inferir qué actividad neuronal está teniendo lugar. El enfoque está menos probado que el uso de señales eléctricas, pero estos son exactamente los tipos de riesgos que los programas DARPA están diseñados para asumir.
De vuelta en Battelle, Gaurav Sharma está desarrollando un nuevo tipo de nanopartícula que puede cruzar la barrera hematoencefálica. Es lo que DARPA llama una técnica mínimamente invasiva. La nanopartícula tiene un núcleo magnéticamente sensible dentro de una cubierta hecha de un material que genera electricidad cuando se aplica presión. Si estas nanopartículas se someten a un campo magnético, el núcleo interno ejerce presión sobre la cubierta, que luego genera una pequeña corriente. Un campo magnético es mucho mejor que la luz para "ver" a través del cráneo, dice Sharma. Diferentes bobinas magnéticas permiten a los científicos apuntar a partes específicas del cerebro, y el proceso se puede revertir: las corrientes eléctricas se pueden convertir en campos magnéticos para que las señales se puedan leer.
Queda por ver cuál de estos enfoques, si es que alguno, tendrá éxito. Otros equipos de N³ están utilizando varias combinaciones de ondas de luz, eléctricas, magnéticas y de ultrasonido para obtener señales dentro y fuera del cerebro. La ciencia es, sin duda, emocionante. Pero ese entusiasmo puede oscurecer cuán mal equipados están el Pentágono y corporaciones como Facebook, que también están desarrollando BCI, para abordar la gran cantidad de cuestiones éticas, legales y sociales que genera una BCI no invasiva. ¿Cómo podrían los enjambres de drones controlados directamente por un cerebro humano cambiar la naturaleza de la guerra? Emondi, el jefe de N³, dice que las interfaces neuronales se utilizarán según sea necesario. Pero la necesidad militar es un criterio maleable.
En agosto, visité un laboratorio en Battelle donde Burkhart había pasado las horas anteriores pensando en una nueva manga, equipada con 150 electrodos que estimulan los músculos de su brazo. Él y los investigadores esperaban poder hacer que la manga funcionara sin tener que depender de la matriz de Utah para captar señales cerebrales.
Ian Burkhart, a la izquierda, quedó paralizado por un accidente y está trabajando con investigadores de Battelle para desarrollar mejores interfaces cerebro-computadora.
Burkhart tenía una matriz de Utah, que se muestra a la derecha, implantada en su corteza motora en 2014. El grupo de Battelle ahora está tratando de desarrollar una forma de leer las señales de su cerebro sin un implante quirúrgico.
Si se ha roto la médula espinal, pensar en mover el brazo es un trabajo duro. Burkhart estaba cansado. “Hay una actuación graduada: lo mucho que estoy pensando en algo se traduce en cuánto movimiento”, me dijo. “Mientras que antes [del accidente] no piensas, ‘Abre la mano’”, el resto de nosotros simplemente tomamos la botella. “Pero estoy súper motivado para ello, más que nadie en la sala”, dijo. Burkhart facilitó ver el potencial de la tecnología.
Me dijo que desde que comenzó a trabajar con la matriz de Utah, se ha vuelto más fuerte y diestro incluso cuando no la está usando, tanto que ahora vive solo y requiere asistencia solo unas pocas horas al día. “Hablo más con las manos. Puedo sostener mi teléfono”, dice. “Si se convierte en algo que pueda usar todos los días, lo usaría todo el tiempo que pueda”.
Si se ha roto la médula espinal, pensar en mover el brazo es un trabajo duro. Burkhart estaba cansado. “Hay una actuación graduada: lo mucho que estoy pensando en algo se traduce en cuánto movimiento”, me dijo. “Mientras que antes [del accidente] no piensas, ‘Abre la mano’”, el resto de nosotros simplemente tomamos la botella. “Pero estoy súper motivado para ello, más que nadie en la sala”, dijo. Burkhart facilitó ver el potencial de la tecnología.
Me dijo que desde que comenzó a trabajar con la matriz de Utah, se ha vuelto más fuerte y diestro incluso cuando no la está usando, tanto que ahora vive solo y requiere asistencia solo unas pocas horas al día. “Hablo más con las manos. Puedo sostener mi teléfono”, dice. “Si se convierte en algo que pueda usar todos los días, lo usaría todo el tiempo que pueda”.
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