Investigadores de la Universidad Estatal de Oklahoma han desarrollado una inteligencia artificial (IA) que puede interpretar señales cerebrales humanas para anticipar errores, un avance que podría cambiar la manera en que los robots y prótesis interactúan con las personas. El proyecto está liderado por el profesor Hemanth Manjunatha, especialista en Ingeniería Mecánica y Aeroespacial.

La tecnología se basa en el Potencial Relacionado con el Error (ErrP), un patrón eléctrico que se genera en la corteza cingulada anterior del cerebro cuando la persona detecta un error. Según Manjunatha, “la parte fascinante es que tu cerebro reacciona a un error más rápido de lo que puedes mover físicamente la mano para corregirlo”.

Para capturar estas señales, los operadores usan un gorro de electroencefalograma (EEG) que registra la actividad cerebral en tiempo real. La IA, previamente entrenada con patrones generales de actividad cerebral, se ajusta en segundos a cada nuevo usuario, calibrando los movimientos de los robots o dispositivos controlados a distancia.

Una vez que el sistema detecta la señal de error, no simplemente detiene el robot, sino que aplica reglas matemáticas conocidas como Lógica Temporal de Señales (STL, por sus siglas en inglés). Esto permite predecir acciones precisas: frenar, detenerse o devolver el control al operador. La velocidad del sistema es tal que puede reaccionar antes de que el usuario presione un botón de emergencia, anticipando y corrigiendo errores cruciales.

Aunque la teleoperación de robots para entornos peligrosos fue la base del proyecto, Manjunatha señala que los mayores impactos podrían encontrarse en la medicina y la rehabilitación. Prótesis, exoesqueletos y dispositivos asistidos podrían ajustarse automáticamente en función de la intención o incomodidad del usuario, corrigiendo movimientos de forma inmediata y personalizada.

Este avance abre la puerta a un tipo de interacción humano-máquina más intuitiva y segura, donde los errores se previenen antes de que ocurran, transformando potencialmente tanto la robótica como la asistencia médica personalizada.

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