La UPCT y el CUD optimizan métodos para enseñar a las máquinas a interpretar el pensamiento humano
Una tesis de la Politécnica de Cartagena concluye que la metodología de aprendizaje extremo es de utilidad para usuarios sin experiencia en el uso de dispositivos de reconocimiento de patrones cerebrales.
Dar órdenes a una máquina sin necesidad de realizar ninguna acción, ni siquiera hablar, únicamente mediante el pensamiento, es el objetivo de las investigaciones que está realizando la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) en el campo de los sistemas de interfaz cerebro-ordenador y que se acaba de concretar en una tesis doctoral que optimiza metodologías de reconocimiento de la actividad eléctrica del cerebro utilizando algoritmos.
La tesis de Francisco José Martínez Albaladejo, dirigida por Juan Luis García Guirao y Germán Rodríguez Bermúdez, ha ensayado en el Centro Universitario de la Defensa (CUD), adscrito a la UPCT, con voluntarios sin experiencia en el uso de dispositivos que a través de sensores colocados en el cuero cabelludo intentan reconocer patrones para identificar los movimientos que está imaginando la persona.
La conclusión de la investigación es que las metodologías denominadas ‘aprendizaje extremo’ son de utilidad para usuarios noveles, optimizando el proceso de aprendizaje de la máquina. “El objetivo del experimento es que si estás imaginando que mueves la mano derecha, el sistema lo logre identificar”, detalla Germán Rodríguez.
Los sistemas de interfaz cerebro-ordenador o Brain Computer Interface (BCI) permiten controlar dispositivos externos sólo con la actividad eléctrica del cerebro. Es decir, posibilitan enviar comandos al exterior prescindiendo de todo canal de comunicación muscular”, explica García Guirao. “El objetivo de esta tesis era evaluar la idoneidad de las Máquinas de Aprendizaje Extremo (ELM, Extreme Learning Machine), que son un tipo de red neuronal, como clasificador para su aplicación a interfaces BCI basadas en la imaginación del movimiento”, añade.
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