Investigadores estadounidenses desarrollaron un nuevo tipo de interfaz cerebro-ordenador que permite aprender rápidamente a controlar un videojuego con el cerebro: el sistema traduce la actividad neuronal en movimiento y logra que los usuarios puedan manejar un avatar en menos de una hora.
Un equipo de la Universidad de Yale, en Estados Unidos, desarrolló una nueva interfaz cerebro-ordenador (BCI) que permite a cualquier persona controlar un videojuego mediante un avatar que se mueve con la actividad cerebral, sin necesidad de usar un joystick o un teclado.
La investigación, publicada en la revista Nature Neuroscience, parte de un concepto claro: para aprender a usar una BCI, el cerebro rinde mejor cuando el sistema trabaja con su organización natural y no en contra de ella. Esa simbiosis con la lógica natural del cerebro humano podría marcar un antes y un después en este tipo de tecnologías.
Un algoritmo que estima las condiciones únicas de cada cerebro
Hasta el momento, las interfaces cerebro-ordenador no invasivas habían mostrado resultados irregulares. Según los especialistas, los sistemas basados en neuroretroalimentación con resonancia magnética funcional (fMRI) requerían hasta diez sesiones largas de entrenamiento por persona y, aun así, los efectos eran modestos: cerca de un tercio de los usuarios nunca llegaba a obtener el control del dispositivo.
El nuevo estudio buscó resolver ese problema atendiendo a la “geometría” de la actividad cerebral, o sea a los patrones por los cuales el cerebro ya suele organizarse de forma natural. La clave fue un algoritmo llamado T-PHATE, capaz de estimar la llamada “variedad intrínseca” de cada cerebro a partir de datos de resonancia magnética funcional en tiempo real.
Con esa información, los investigadores diseñaron distintas formas de traducir la actividad cerebral en movimiento del avatar: una alineada con los patrones más naturales, otra con patrones menos dominantes pero todavía compatibles con esa geometría, y una tercera con un funcionamiento “externo” a ella.
Algunas de las pruebas realizadas en el marco del estudio. / Crédito: Allie Barton.
La clave es la geometría cerebral
De acuerdo a una nota de prensa, los participantes intentaron mover al personaje con el pensamiento, mientras el sistema leía un nuevo escaneo cada dos segundos y convertía esa señal en dirección de desplazamiento. Los resultados indicaron que, cuando el mapeo respetaba la geometría natural del cerebro, los participantes aprendían a controlar el avatar en menos de una hora de entrenamiento y, en algunos casos, mucho más rápido.
En cambio, cuando la traducción de la señal se apartaba de esa organización, los voluntarios no lograban aprender en ese mismo lapso de tiempo. Además, el estudio observó que el propio cerebro se reorganizaba durante el proceso, y que esa reorganización podía predecir el desempeño individual, sugiriendo que aprender a usar una BCI también modifica el funcionamiento interno del sistema neural.
Referencia
Human learning of noninvasive brain–computer interfaces via manifold geometry. Erica L. Busch et al. Nature Neuroscience (2026). DOI:https://doi.org/10.1038/s41593-026-02311-2
El hallazgo abre una línea de desarrollo con implicaciones clínicas y tecnológicas. Los autores sostienen que diseñar interfaces cerebro-ordenador alrededor de la arquitectura natural del cerebro podría beneficiar a personas con trastornos motores o de comunicación, y también inspirar intervenciones más eficaces para depresión y ansiedad.
Se trata de una prueba contundente de que comprender la estructura del pensamiento puede hacer más rápidas, efectivas y accesibles tanto las neurotecnologías como ciertas formas de entrenamiento cognitivo, según concluyen los investigadores.
