Hussein Alawieh, estudiante de posgrado en el laboratorio del Dr. José del R. Millán, usa un gorro equipada con numerosos electrodos conectados a un PC. Estos electrodos recogen datos al medir las señales eléctricas del cerebro. Un decodificador procesa esta información y la convierte en acciones dentro de un juego. Este tipo de investigación es fundamental para el desarrollo de interfaces cerebro-ordenador (BCI, por sus siglas en inglés), que tienen el potencial de revolucionar áreas como la rehabilitación neurológica, el control de prótesis y las aplicaciones de realidad virtual.

Imagina jugar un juego de carreras como Mario Kart, utilizando solo tu cerebro para realizar la compleja serie de giros necesarios en una vuelta. Esto no es una fantasía de videojuegos, sino una realidad gracias a un programa desarrollado por ingenieros de la Universidad de Texas en Austin. Este proyecto forma parte de la investigación sobre interfaces cerebro-ordenador, cuyo objetivo es mejorar la vida de las personas con discapacidades motoras. Lo más destacado de esta investigación es la integración de capacidades de aprendizaje automático en la interfaz cerebro-computadora, lo que la convierte en una solución versátil y adaptable para diversas necesidades. Además, este avance podría abrir nuevas posibilidades en campos como la rehabilitación, el control de dispositivos y la interacción en entornos virtuales, mejorando significativamente la calidad de vida de muchas personas.

Normalmente, estos dispositivos requieren una calibración exhaustiva para cada usuario, ya que cada cerebro es diferente, tanto en personas sanas como en aquellas con discapacidades. Esta necesidad de calibración ha sido un obstáculo importante para la adopción generalizada de las interfaces cerebro-ordenador  Sin embargo, la nueva solución desarrollada puede comprender rápidamente las necesidades de cada individuo y autocalibrarse a través de la repetición. Esto significa que varios pacientes pueden utilizar el dispositivo sin necesidad de ajustes específicos para cada persona. Esta característica no solo facilita su uso, sino que también acelera la implementación y mejora la accesibilidad de la tecnología para una mayor cantidad de usuarios. Además, podría revolucionar el campo de la neurotecnología, haciendo que las interfaces cerebro-ordenador sean más prácticas y eficientes en aplicaciones cotidianas y médicas