Investigadores de la Universidad de Michigan han logrado avances significativos en la tecnología de interfaces neuronales y la navegación de drones, al demostrar con éxito la operación de drones controlados por el pensamiento a través de un complicado circuito de obstáculos. Este estudio, publicado en Nature Medicine, representa un hito importante en las aplicaciones de interfaces cerebro-computadora (BCI) para vehículos aéreos no tripulados (UAVs), lo que podría transformar la forma en que los pilotos interactúan con estas máquinas.
Bajo la dirección de Matthew Willsey, el equipo de investigación ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial que traduce señales neuronales captadas por una matriz de electrodos implantada en el cerebro en comandos precisos para el control de drones. Una de las innovaciones clave de este sistema es su capacidad para diferenciar entre múltiples entradas de control simultáneas, algo esencial para realizar maniobras complejas con drones en situaciones reales.
El sistema incorpora una BCI de Blackrock Neurotech con una matriz de 192 electrodos situada en la corteza motora, área relacionada con los movimientos de las manos. Esta densa red captura la actividad neural que un modelo de inteligencia artificial avanzado procesa, conectando patrones de pensamiento específicos con acciones de control definidas. Cabe destacar que el control primario proviene de los movimientos imaginados de los dos primeros dedos, permitiendo una intensidad variable, mientras que las entradas secundarias se extraen de los siguientes dos dedos, y los movimientos del pulgar ofrecen controles adicionales.
Pilotos y el futuro de los drones
Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, el sistema es capaz de interpretar patrones neuronales complejos en tiempo real, superando a los sistemas BCI tradicionales que suelen tener dificultades para procesar múltiples entradas al mismo tiempo. La capacidad del modelo de IA para mantener la calidad de la señal y minimizar el ruido resulta especialmente relevante para la operación de drones, garantizando que los pilotos puedan llevar a cabo sus tareas con eficacia.
Aunque la aplicación actual de esta tecnología está limitada a entornos virtuales, las posibilidades de uso en el mundo real son significativas. Entre las aplicaciones potenciales se encuentran sistemas de control adaptativo para pilotos con discapacidades, interfaces avanzadas de interacción humano-drone, mecanismos de control de emergencia y simulaciones de entrenamiento sofisticadas.
A pesar de que existen desafíos, como la necesidad de calibración específica para cada usuario y ajustes constantes debido a la posible degradación de la señal, estos desarrollos sientan las bases para unas medidas de seguridad exhaustivas y sistemas redundantes que aseguren un funcionamiento fiable.
Esta investigación se suma a las tendencias en evolución dentro de la industria de los drones, en particular en lo que respecta a la mejora de las interfaces humano-máquina y al impulso de la accesibilidad. Aunque las aplicaciones comerciales inmediatas pueden estar limitadas, el trabajo realizado en este estudio abre la puerta a futuras innovaciones en el sector. La demostración del control de pensamiento multicanal podría redefinir los futuros interfaces para operadores de drones, promoviendo una experiencia más intuitiva para todos, incluida la población con limitaciones físicas. Este avance podría también estimular progresos en sistemas de control adaptativo y herramientas de gestión de vuelo impulsadas por inteligencia artificial.