Llegan las máquinas que saben aprender

6 l ARAGÓN
Domingo 13 de septiembre de 2015 l Heraldo de Aragón
Llegan las máquinas que saben aprender
guez, profesor titular de la Universidad de Zaragoza. Para eso, el paciente tenía que entrenar su cerebro y generar patrones de actividad asociados a distintos movimientos que eran ejecutados. Así
que todo el aprendizaje recaía en
la persona que lo usaba.
Ahora, sin embargo, el peso del
aprendizaje se pone en la máquina. Ella sola va explorando, aprendiendo por prueba y error (a través de la señal cerebral) sin que el
humano haga ningún esfuerzo. La
labor de los ingenieros es hacer
unos buenos algoritmos que logren que se corrija solo sin que el
humano tenga que controlar la
máquina. Y, por eso, abre todo un
mundo de posibilidades.
«Esto sirve para cualquier tecnología que tenga la capacidad de
aprender: teléfonos, videojuegos,
coches, etc. Si la máquina sabe
aprender, puedes utilizar este ‘feedback cerebral’. A largo plazo, si
podemos disponer de sensores
que pueden medir nuestra actividad cerebral de forma cómoda, fácil, barata y fiable, podríamos
usarla para adaptar miles de máquinas a nosotros», recalca Luis
Montesano, profesor contratado
doctor de la Universidad de Zaragoza.
De pie, Luis Montesano (izquierda) y Javier Mínguez, en una demostración de su tecnología. GUILLERMO MESTRE
¿En qué consiste el nuevo paradigma?
1
Prueba. La persona intenta coger el vaso con la neuroprótesis. No lo consigue,
y el cerebro emite la señal de error.
2 Aprendizaje. Los electrodos captan
la señal y la máquina, sola, sin control
humano, modifica la trayectoria.
3 Acierto. Al cambiar la ejecución y no
aparecer la señal, la máquina entiende
que el paciente está satisfecho.
HERALDO
REPORTAJE
La Universidad de
Zaragoza logra un nuevo
paradigma al crear
máquinas que son capaces de aprender como
los humanos, aplicando
la máxima de acierto
y error, y que se adaptan
a cada paciente
C
uando éramos niños,
aprendimos casi todo lo
que sabemos gracias a
una señal cerebral. Aún la seguimos utilizando continuamente,
aunque no seamos conscientes.
Cada vez que intentamos hacer algo pero el resultado no encaja con
lo previsto, el órgano rey emite lo
que se conoce como el potencial
de error. Volvemos a intentarlo y,
al final, aprendemos.
Ahora, dos profesores de la Universidad de Zaragoza han logrado,
junto a investigadores de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EFPL, Suiza), crear máquinas que aprenden utilizando el
mismo mecanismo que las perso-
nas, y que pueden adaptar su comportamiento a las necesidades de
cada situación.
La investigación acaba de ser
publicada en la mejor revista del
mundo en este ámbito, la ‘Nature
Scientific Reports’, y demuestra el
cambio de paradigma utilizando
neuroprótesis inteligentes, aunque el avance es aplicable a un sinfín de mecanismos.
Las neuroprótesis, como los
brazos robóticos y los exoesqueletos para personas con problemas de movilidad, funcionan dentro de la tecnología basada en interfaces cerebro-máquina (brainmachine interfaces, BMI). Hasta
ahora, y a través de un casco con
electrodos, se conectaba la actividad cerebral del paciente con un
ordenador. El amplificador transformaba la energía eléctrica generada por el pensamiento (puede
medirse en voltios) en un código
binario que pasaba a ese ordenador. Después, la computadora descifraba esos pensamientos y órdenes para traducirlos en acciones
que mandaba ejecutar a la neuroprótesis.
«Todo el énfasis estaba puesto
en el control humano, había unas
órdenes prediseñadas y el objetivo era que usando la interacción
de la máquina con las ondas cerebrales, la persona aprendiera a
manejarlo», explica Javier Mín-
Un mundo de posibilidades
Una de las ventajas del nuevo paradigma es que las máquinas podrán asumir aprendizajes cada vez
más complejos y tareas nuevas, lo
que abre la puerta a una nueva generación de tecnologías adaptadas
e interfaces cerebro-máquina. «Es
algo que puede usar la inteligencia
artificial para mejorar la vida»,
concreta Luis. Y aunque lograr
que el aprendizaje de estas máquinas sea acumulativo, o que todo el
aparataje (gorro, electrodos, ordenador...) sea fácil de aplicar al día
a día será labor de empresas dedicadas a transferir este conocimiento, ya hay pasos en firme.
Por ejemplo, ya se trabaja en un
prototipo para que una persona tetrapléjica tenga una prótesis y un
gorro adaptados. La prótesis activará los músculos, que aunque no
funcionan siguen ahí, y conseguirá que se dirijan hacia donde se les
pide. El sistema se llama ‘Moregrasp’, lleva el sello de la empresa
aragonesa Bitbrain y está financiado por Europa.
La investigación, además de estar firmada por Luis Montesano y
Javier Mínguez, que han desarrollado su trabajo en el Instituto de
Investigación en Ingeniería de
Aragón (I3A) y en el departamento de Informática e Ingeniería de
Sistemas de la EINA, ha contado
con la colaboración de los profesores José del R. Millán y Ricardo
Chavarriaga, del Center for Neuroprosthetics and the Institute of
Bio-engineering de la EPFL. Por la
Universidad de Zaragoza también
participó el estudiante de doctorado Iñaki Iturrate, ahora investigador postdoctoral en el Center
for Neuroprosthetics de la EPFL.
LARA COTERA