{"id":91751,"date":"2025-04-01T13:28:35","date_gmt":"2025-04-01T12:28:35","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/una-mujer-con-paralisis-logra-hablar-casi-a-tiempo-real-gracias-a-una-interfaz-de-ia\/"},"modified":"2025-04-01T13:28:35","modified_gmt":"2025-04-01T12:28:35","slug":"una-mujer-con-paralisis-logra-hablar-casi-a-tiempo-real-gracias-a-una-interfaz-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/una-mujer-con-paralisis-logra-hablar-casi-a-tiempo-real-gracias-a-una-interfaz-de-ia\/","title":{"rendered":"Una mujer con par\u00e1lisis logra \u2018hablar\u2019 casi a tiempo real gracias a una interfaz de IA"},"content":{"rendered":"

Un equipo cient\u00edfico de la Universidad de California en Berkeley y en San Francisco (Estados Unidos) ha dise\u00f1ado un dispositivo capaz de traducir la actividad del habla en el cerebro en palabras habladas casi en tiempo real, consiguiendo que una mujer de 47 a\u00f1os con tetraplejia\u00a0\u2018hablara\u2019 despu\u00e9s de 18 a\u00f1os.<\/p>\n

Este trabajo resuelve \u2018el viejo problema\u2019 de la latencia de las neuropr\u00f3tesis del habla, es decir, el tiempo que transcurre entre el momento en que un sujeto intenta hablar y el momento en que se produce el sonido. Gracias a los \u00faltimos avances basados en inteligencia artificial (IA), los investigadores desarrollaron un m\u00e9todo de transmisi\u00f3n que sintetiza las se\u00f1ales cerebrales en habla audible casi en tiempo real. Su descripci\u00f3n se publica en la revista Nature Neuroscience.<\/p>\n

<\/p>\n

Esta nueva tecnolog\u00eda tiene un enorme potencial para mejorar la calidad de vida de las personas con par\u00e1lisis graves que afectan al habla<\/p>\n

Edward Chang Univ. de California
\n<\/p>\n

\u201cNuestro planteamiento de\u00a0streaming lleva la misma capacidad de decodificaci\u00f3n r\u00e1pida del habla de dispositivos como Alexa y Siri a las neuropr\u00f3tesis\u201d, resume Gopala Anumanchipalli, co-investigador principal del estudio.\u00a0\u201cUtilizando un tipo de algoritmo similar, descubrimos que pod\u00edamos descodificar datos neuronales y, por primera vez, hacer posible una transmisi\u00f3n de voz casi sincr\u00f3nica. El resultado es una s\u00edntesis del habla m\u00e1s natural y fluida\u201d, explica el cient\u00edfico.<\/p>\n

Para Edward Chang, otro de los cient\u00edficos principales, esta nueva tecnolog\u00eda tiene un enorme potencial\u00a0para mejorar la calidad de vida de las personas con par\u00e1lisis graves que afectan al habla. \u201cEs emocionante que los \u00faltimos avances en IA est\u00e9n acelerando enormemente las interfaces cerebro-ordenador para su uso pr\u00e1ctico en el mundo real en un futuro pr\u00f3ximo\u201d.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

C\u00f3mo leer el cerebro<\/h2>\n

Como parte de un ensayo cl\u00ednico, los equipos de Chang y Anumanchipalli\u00a0implantaron la interfaz cerebro-computadora en una mujer de 47 a\u00f1os con tetraplejia (par\u00e1lisis de las extremidades y el torso), que no hab\u00eda podido hablar o vocalizar durante 18 a\u00f1os despu\u00e9s de sufrir un accidente cerebrovascular.<\/p>\n

Para recopilar los datos necesarios para entrenar su algoritmo, los investigadores primero hicieron que la participante mirara una indicaci\u00f3n en la pantalla, como la frase \u201chola, \u00bfc\u00f3mo est\u00e1s?\u201d, y luego intentara pronunciar esa frase en silencio.<\/p>\n

<\/p>\n

Interceptamos las\u00a0se\u00f1ales\u00a0en las que el\u00a0pensamiento se traduce en articulaci\u00f3n<\/p>\n

Cheol Jun Cho Univ. de Calfornia
\n<\/p>\n

As\u00ed, los autores entrenaron una red neuronal de aprendizaje profundo utilizando la actividad cerebral de la participante, que se registr\u00f3 mediante electrodos implantados sobre su\u00a0corteza sensomotora del habla, mientras pronunciaba internamente en su cerebro frases completas que conten\u00edan 1.024 palabras \u00fanicas.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, se utiliz\u00f3 este modelo para descodificar el habla en l\u00ednea, simult\u00e1neamente con la intenci\u00f3n vocal de la participante (Ann), y luego producir audio\u00a0imitando su voz\u00a0\u2014esta hab\u00eda sido entrenada utilizando un clip de ella hablando antes de la lesi\u00f3n\u2014.<\/p>\n

Cheol Jun Cho, otro de los firmantes del trabajo, resume que la neuropr\u00f3tesis funciona tomando\u00a0muestras de datos neuronales de la corteza motora, la parte del cerebro que controla la producci\u00f3n del habla, y luego utiliza la\u00a0IA para descodificar la funci\u00f3n cerebral y convertirla en habla.<\/p>\n

\u201cB\u00e1sicamente interceptamos las se\u00f1ales en las que el pensamiento se traduce en articulaci\u00f3n (…). As\u00ed que lo que estamos descodificando es despu\u00e9s de que se haya producido un pensamiento, despu\u00e9s de que hayamos decidido qu\u00e9 decir, despu\u00e9s de que hayamos decidido qu\u00e9 palabras utilizar y c\u00f3mo mover los m\u00fasculos del tracto vocal\u201d, se\u00f1ala el mismo autor.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Salida audible en casi tiempo real<\/h2>\n

En su anterior estudio sobre este tipo de dispositivos, los investigadores se encontraron con una larga latencia de descodificaci\u00f3n, de unos 8 segundos para una sola frase. Con el nuevo m\u00e9todo de transmisi\u00f3n, la salida audible puede generarse casi en tiempo real, mientras el sujeto intenta hablar, recoge un comunicado de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad de California en Berkeley.<\/p>\n

Para descartar que simplemente emparejaba patrones, los investigadores probaron con palabras del alfabeto fon\u00e9tico de la OTAN<\/p>\n

Para descartar que el sistema simplemente estaba emparejando patrones y repitiendo partes de los datos de entrenamiento, los investigadores probaron su capacidad para sintetizar palabras que no formaban parte del vocabulario del adiestramiento primario. En este caso, eligieron 26 palabras del llamado alfabeto fon\u00e9tico de la OTAN, como \u201calpha\u201d o \u201cbravo\u201d.<\/p>\n

\u201cDescubrimos que nuestro modelo lo hace bien, lo que demuestra que, efectivamente, est\u00e1 aprendiendo los componentes b\u00e1sicos del sonido o la voz\u201d, concluye Anumanchipalli.<\/p>\n

Referencia: <\/p>\n

Littlejohn, K.T et al. \u201cA streaming brain-to-voice neuroprosthesis to restore naturalistic communication\u201d. Nature Neuroscience<\/a> (2025).\u00a0<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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