El trabajo de científicos del Centro de Ingeniería Neural y Prótesis de la universidad abre nuevos caminos para entender el procesamiento del lenguaje en el cerebro humano y marca un gran avance en el campo de las neuroprótesis para la restauración del habla.

Un artículo publicado en Nature Biomedical Engineering que describe la investigación identifica al hombre como Pancho, un nombre ficticio para preservar su identidad. El hombre puede gemir y gruñir pero no puede articular palabras claras. Es un hablante nativo de español que aprendió inglés cuando ya era adulto.

Bajo el liderazgo del doctor Edward Chang, un neurocirujano que se desempeña como codirector del Centro de Prótesis e Ingeniería Neural de Universidad de California en San Francisco (UCSF), Pancho recibió un implante neuronal en febrero de 2019, lo que permitió a los científicos comenzar a rastrear su actividad cerebral.

Utilizando un método de inteligencia artificial conocido como red neuronal, los investigadores pudieron entrenar el implante de Pancho para decodificar palabras basándose en la actividad cerebral producida cuando intentaba articularlas.

Este método de entrenamiento de IA básicamente permite que el implante cerebral, conocido científicamente como dispositivo de interfaz cerebro-computadora, procese datos de una manera algo similar al cerebro humano.

Después de descubrir que el cerebro de Pancho tenía "actividad cortical" en ambos idiomas años después de quedar paralizado, los científicos se dieron cuenta de que podían aprovechar eso para entrenar un implante cerebral bilingüe sin la necesidad de entrenar sistemas de decodificación específicos del idioma por separado.

"Aprovechamos este hallazgo para demostrar la transferencia de aprendizaje entre idiomas. Los datos recopilados en un primer idioma podrían acelerar significativamente el entrenamiento de un decodificador en el segundo idioma", dijo el grupo de investigación de Chang en X, porque se basa en la actividad cerebral producida por los movimientos previstos del tracto vocal del participante, independientemente del idioma. Esto nos permitió entrenar un modelo que se generalizó en un conjunto compartido de sílabas en inglés y español". (DIB)