IA transforma pensamientos en texto a través de la medición de ondas cerebrales
Esta tecnología busca facilitar la comunicación entre personas de una manera menos invasiva y solamente centrándose en las ondas cerebrales.
Algunas empresas durante años han deseado desarrollar implantes cerebrales para poder convertir las señales dadas por el cerebro en impulsos digitales para que otras personas puedan llegar a entender. Sin embargo, los procedimientos que planteaban eran muy invasivos porque requerían de cirugías o implantes.
A lo que el grupo de investigadores del Centro de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano GrapheneX-UTS de la Universidad Tecnológica de Sídney ha desarrollado un nuevo método que podría permitir leer las ondas cerebrales y traducirlas a lenguaje natural sin necesidad de ninguna intervención.
Este método se basa en los últimos avances en el campo de la inteligencia artificial, y se llama BrainGPT. El nombre hace referencia a la combinación de dos tecnologías: Brain, que significa "cerebro", y GPT, que hace referencia a Generative Pre-training Transformer, un tipo de modelo de aprendizaje automático que se utiliza para generar texto.
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Los investigadores han demostrado que BrainGPT puede leer con precisión las ondas cerebrales de los participantes en un estudio, y traducirlas a lenguaje natural. Esto abre la puerta a una serie de aplicaciones potenciales, como la comunicación con personas con discapacidades, el control de dispositivos electrónicos con la mente o el desarrollo de nuevas terapias para el tratamiento de enfermedades mentales.
Para convertir las ondas cerebrales en texto, los usuarios deben colocarse un casco en la cabeza que registra la actividad cerebral mediante un electroencefalograma (EEG). Toda la información procesada se da a través de un algoritmo llamado DeWave, capaz de transformar las ondas en texto.
Los usuarios quienes fueron participantes debían leer algunos textos en silencio y el modelo con base en la data recogida mostraba el texto resultante en la pantalla. Si bien aún no es perfecta, esta tecnología poco a poco puede ir en aumento en cuanto a su precisión para alcanzar una exactitud en lo que transcribe la IA.
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