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Un equipo internacional de científicos ha dado un paso más allá en el desarrollo de interfaces neuronales (cerebro-ordenador) para proponer una interfaz que implica la transferencia de información entre personas directamente (de cerebro a cerebro).Tras llevar a cabo un experimento publicado en publicado en Neurosciencias 2018
El equipo de investigadores ha propuesto una interfaz cerebro-cerebro que calcula los estados cerebrales de cada participante y distribuye una carga cognitiva entre todos los miembros del grupo que realiza una tarea en común. La interfaz permite, a partir del análisis de la actividad cerebral mediante electroencefalografía, compartir la carga de trabajo entre todos los participantes en función de su rendimiento cognitivo en cada momento.
La tarea era clasificar imágenes con diferentes grados de ambigüedad que aparecían en una pantalla. La clasificación de imágenes altamente ambiguas requirió un gran esfuerzo cognitivo en comparación con las más claras. La carga cognitiva fue causada por la larga duración del experimento (40 min) y pequeñas pausas entre la presentación de las imágenes (5-7 s). En la primera etapa, los sujetos resolvieron el problema de forma independiente. En la segunda etapa, se estableció una conexión entre los sujetos: se distribuyó un conjunto de imágenes entre ellos de acuerdo con su estado cognitivo, que se evaluó en tiempo real utilizando la neurointerfaz desarrollada. El sujeto que se encontraba en un estado de fatiga cognitiva recibió imágenes con poca ambigüedad. La clasificación de tales imágenes requería menos esfuerzo, lo que le permitió recuperarse más rápido. El compañero que demostró un mayor nivel de concentración recibió imágenes con gran ambigüedad, es decir, tomó la mayor parte de la carga cognitiva. Con esta distribución de carga, se demostró que los sujetos podrían estar en un estado de alta concentración por más tiempo.
Además, una tarea con una mayor complejidad siempre se entregó a un sujeto con una mayor concentración, lo que hizo posible aumentar la eficiencia de su resolución.
Los resultados indican que dichas interfaces neuronales cerebro-cerebro son capaces de utilizar de manera óptima el recurso cognitivo común de un grupo de personas para resolver una tarea conjunta al distribuir la tarea entre las personas en función de la información objetiva sobre el estado de su cerebro.