NOTI-AMERICA.COM | ARGENTINA<\/p>\n
Ann, una mujer de 47 a\u00f1os con cuadriplej\u00eda logr\u00f3 hablar luego de 18 a\u00f1os gracias a un nuevo dispositivo y los \u00faltimos avances de la inteligencia artificial (IA).<\/p>\n
Una neuropr\u00f3tesis compuesta por 253 electrodos, implantada directamente sobre su cerebro, registr\u00f3 su actividad cerebral y envi\u00f3 las se\u00f1ales a una computadora, que transform\u00f3 sus pensamientos en palabras pronunciadas con una voz id\u00e9ntica a la que ten\u00eda antes de sufrir un accidente cerebrovascular (ACV) o ictus, a los 30 a\u00f1os.<\/p>\n
La descripci\u00f3n del m\u00e9todo desarrollado por un equipo de investigadores de Universidad de California en Berkeley y Universidad de California San Francisco, se public\u00f3 en la revista Nature Neuroscience y marca un importante avance en el campo de las interfaces cerebro-computadora.<\/p>\n
Se trata de un sistema de transmisi\u00f3n capaz de convertir las se\u00f1ales cerebrales en habla audible casi en tiempo real, dijeron los investigadores.<\/p>\n
Y explicaron las importancia de este avance: \u201cLos retrasos en el habla superiores a unos pocos segundos pueden interrumpir el flujo natural de la conversaci\u00f3n. Esto impide que las personas con par\u00e1lisis participen en di\u00e1logos significativos, lo que puede generar sentimientos de aislamiento y frustraci\u00f3n\u201d.<\/p>\n
A diferencia de los m\u00e9todos anteriores, que generaban sonidos \u00fanicamente despu\u00e9s de que los usuarios completaban una frase entera, el dispositivo actual permite detectar y transformar palabras en voz en solo tres segundos, de forma simult\u00e1nea al pensamiento.<\/p>\n
Para lograrlo, los investigadores mejoraron la interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en ingl\u00e9s) con algoritmos de inteligencia artificial (IA) capaces de decodificar las frases mientras la paciente las pensaba, y reproducirlas en voz alta mediante una voz sint\u00e9tica.<\/p>\n
\u201cNuestro enfoque de streaming incorpora la misma capacidad de decodificaci\u00f3n r\u00e1pida de voz de dispositivos como Alexa y Siri a las neuropr\u00f3tesis\u201d, afirm\u00f3 Gopala Anumanchipalli, profesor adjunto Robert E. y Beverly A. Brooks de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica y Ciencias de la Computaci\u00f3n en UC Berkeley y coinvestigador principal del estudio.<\/p>\n
Y agreg\u00f3: \u201cUsando un algoritmo similar, descubrimos que pod\u00edamos decodificar datos neuronales y, por primera vez, permitir la transmisi\u00f3n de voz casi sincr\u00f3nica. El resultado es una s\u00edntesis de voz m\u00e1s natural y fluida\u201d.<\/p>\n
\u201cAl demostrar una s\u00edntesis precisa de cerebro a voz en otros conjuntos de datos de habla silenciosa, demostramos que esta t\u00e9cnica no se limita a un tipo espec\u00edfico de dispositivo\u201d, afirm\u00f3 Kaylo Littlejohn, estudiante de doctorado del Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica y Ciencias de la Computaci\u00f3n de UC Berkeley y coautor principal del estudio. \u201cEl mismo algoritmo puede utilizarse en diferentes modalidades, siempre que exista una buena se\u00f1al\u201d.<\/p>\n
Ann, la participante del estudio, sufri\u00f3 un derrame cerebral en el tronco encef\u00e1lico en 2005 que le quit\u00f3 la capacidad de hablar. Dieciocho a\u00f1os despu\u00e9s, se someti\u00f3 a una cirug\u00eda en la que se le implant\u00f3 un rect\u00e1ngulo delgado como un papel con 253 electrodos sobre la superficie de su corteza cerebral. Este implante es capaz de registrar la actividad combinada de miles de neuronas al mismo tiempo.<\/p>\n
Y agreg\u00f3: \u201cUsando un algoritmo similar, descubrimos que pod\u00edamos decodificar datos neuronales y, por primera vez, permitir la transmisi\u00f3n de voz casi sincr\u00f3nica. El resultado es una s\u00edntesis de voz m\u00e1s natural y fluida\u201d.<\/p>\n
\u201cAl demostrar una s\u00edntesis precisa de cerebro a voz en otros conjuntos de datos de habla silenciosa, demostramos que esta t\u00e9cnica no se limita a un tipo espec\u00edfico de dispositivo\u201d, afirm\u00f3 Kaylo Littlejohn, estudiante de doctorado del Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica y Ciencias de la Computaci\u00f3n de UC Berkeley y coautor principal del estudio. \u201cEl mismo algoritmo puede utilizarse en diferentes modalidades, siempre que exista una buena se\u00f1al\u201d.<\/p>\n
Ann, la participante del estudio, sufri\u00f3 un derrame cerebral en el tronco encef\u00e1lico en 2005 que le quit\u00f3 la capacidad de hablar. Dieciocho a\u00f1os despu\u00e9s, se someti\u00f3 a una cirug\u00eda en la que se le implant\u00f3 un rect\u00e1ngulo delgado como un papel con 253 electrodos sobre la superficie de su corteza cerebral. Este implante es capaz de registrar la actividad combinada de miles de neuronas al mismo tiempo.<\/p>\n
Para recuperar su forma original de comunicaci\u00f3n, los investigadores entrenaron algoritmos de inteligencia artificial con grabaciones de un video de su boda, logrando as\u00ed personalizar una voz sint\u00e9tica que reproduce el tono que ten\u00eda antes del ictus.<\/p>\n
Para reunir los datos necesarios para entrenar el algoritmo, los investigadores le mostraron a Ann indicaciones en la pantalla, como la frase \u201cHola, \u00bfc\u00f3mo est\u00e1s?\u201d, y le solicitaron que intentara pronunciarla en silencio.<\/p>\n
Luego, la paciente ley\u00f3 en silencio 100 oraciones seleccionadas de un conjunto de 1024 palabras, junto con 50 frases que se mostraron en una pantalla. El dispositivo BCI registr\u00f3 su actividad neuronal cada 80 milisegundos, iniciando la captura 500 milisegundos antes de que comenzara a articular mentalmente cada oraci\u00f3n. El sistema logr\u00f3 generar entre 47 y 90 palabras por minuto, mientras que una conversaci\u00f3n habitual alcanza unas 160.<\/p>\n
Estos resultados marcan un avance muy importante frente a la versi\u00f3n previa de esta tecnolog\u00eda que Ann hab\u00eda probado en un estudio anterior, y tambi\u00e9n respecto al dispositivo de comunicaci\u00f3n asistida que usa actualmente, el cual requiere m\u00e1s de 20 segundos para emitir una sola frase.<\/p>\n
Edward Chang, neurocirujano de la Universidad de California en San Francisco y coautor del estudio, se\u00f1al\u00f3 que con un aumento en la cantidad de sensores, una mayor precisi\u00f3n y un procesamiento de se\u00f1ales m\u00e1s avanzado, la tecnolog\u00eda seguir\u00e1 evolucionando.<\/p>\n
Los investigadores tambi\u00e9n trabajan en mejorar la expresividad de la voz sintetizada, con el objetivo de reproducir variaciones en el tono, timbre o volumen que se producen durante el habla natural, como sucede cuando una persona manifiesta distintas emociones.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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