Apuntes sobre Brain Computer Interface (I): ¿De qué va eso del BCI?

He decidido empezar una pequeña serie de posts sobre BCI ('Brain-Computer Interface'). 
Una serie, quizá no cien por cien continua, a lo mejor se ve puntualmente interrumpida por algún que otro post intercalado sobre otra temática, pero sí bastante condensada en el tiempo. 
Y una serie de posts que no serán muy de opinión o especulación, no es al menos esa mi intención ahora mismo, sino más bien una suerte de notas o apuntes, que resumen los hallazgos que me encuentro en el libro 'Brain-Computer Interfacing. An Introduction.' de Rajesh P. N. Rao.
Hacerlo así me sirve a mi para poner en orden algunas ideas y para resumirlas y espero que, al tiempo, le sirvan al lector de este blog para conocer aspectos que resulten de su interés sobre este apasionante campo o, incluso, para descubrirlo.
Y empiezo estos 'apuntes' por el principio, como se suele decir: estableciendo un poco el campo del que estamos hablando.

¿Qué es BCI ('Brain Computer Interface')?

En la obra citada, y seguro que sin pretender dar una definición formal, Rajesh P. N. Rao nos dice que BCI...

is a new interdisciplinary field that seeks to explore this idea of leveraging recent advances in neuroscience, signal processing, machine learning, and information detecting.

y la idea a que se refiere, la ha expresado un poco más arriba:

evolutionary tinkering has made the brain a surprisingly versatile and adaptive system to the extent that it can learn to control devices that are radically different from our body.

Dicho así puede parecer fantasioso, que el cerebro controle dispositivos diferentes del propio cuerpo, pero, en el fondo se trata, al menos parcialmente, de eso. Eso sí, esta suerte de aproximación a definición se queda corta porque, en realidad, en BCI la interfaz cerebro máquina es bidireccional, como vemos un poco más abajo: se 'lee' del cerebro y del sistema nervioso' pero también se actúa sobre él. Además, no todos los objetivos tienen necesariamente que ver con el control de dispositivos sino que la lectura y cierto entendimiento de las señales provenientes del cerebro pueden ser usados con otros fines y no sólo para el control de dispositivos.

En cualquier caso, en BCI hablamos de una interfaz entre cerebro (y sistema nervioso) y ordenador más o menos directa, no mediante intermediación de otros elementos (típicamente el lenguaje) que se puede producir en otras soluciones también muy de mi interés como los robots sociales o los agentes conversacionales.

¿Para qué se hace BCI?

Los usos potenciales de BCI son inmensos, algunos asustan, pero el objetivo primigenio, lo que le dio origen e este campo, y lo que todavía constituye gran parte de su área de aplicación es:

The primary motivation for building BCIs today is their potential for restoring lost sensory and motor function.

Es decir, su uso primero y más frecuente es para ayudar a personas con impedimentos físicos o sensoriales, a recuperar, al menos parcialmente, sus capacidades o sustituirlas por otras que puedan controlar con su cerebro. Así, se utiliza, y como veremos en algún futuro post dela serie, en personas con discapacidades físicas (quizá por un accidente), con sordera, con Parkinson, etc.

Fases del procesamiento en BCI

En el sentido anterior, el objetivo principal de BCI, siempre en palabras de Rao, sería:

The aim is to translate brain activity into control commands for devices and/or stimulate the brain to provide sensory feedback or restore neurological function.

Es decir, si una persona tiene una limitación física (digamos que le falta un brazo) la idea sería, por ejemplo, captar de alguna forma la 'voluntad' del cerebro de mover ese brazo que le falta para hacerlo con un brazo robótico. O, por ejemplo, a una persona sorda, enviarle los estímulos que 'le faltan' de forma que su cerebro capte el sonido.

Y, para hacer esto, Rao identifica seis fases que típicamente se encuentran presentes en una solución BCI:

• Registro de señales cerebrales una captación y registro que, como veremos en futuros 'apuntes', puede realizarse mediante técnicas invasivas o no invasivas.


• Procesamiento de señal es decir, tratamiento de esas señales en bruto para extraer características relevantes que se utilizarán en la siguiente fase.


• Reconocimiento de patrones y machine learning de una forma muy similar a como se hace con otro tipo de datos, una vez obtenidos los datos y convertidos en características ('features') se pueden aplicar algoritmos, típicamente procedentes del campo del 'machine learning', para reconocer patrones y, de alguna forma, obtener una suerte de 'conclusiones' acerca de lo que el cerebro 'pretende', de forma que puedan ser utilizadas, por ejemplo, para saber cómo mover un dispositivo o un cursor.


• Realimentación sensorial si hasta ahora hemos recorrido un camino, digamos, del cerebro hacia la máquina, ahora iniciamos el sentido contrario, preparando el 'feedback' de naturaleza sensorial a proporcionar a la persona a través de la estimulación de su cerebro o sistema nervioso.


• Procesado de señal para estimulación la señal de realimentación 'en bruto' se convierte en un tipo de señal que se mimetice con la que habitualmente se recibe en la parte del cerebro o sistema nervioso que pretendamos estimular.


• Estimulación y, finalmente, esa señal se aplica sobre el cerebro o sistema nervioso.

Como se ve, se trata en cierto sentido un viaje de ida y vuelta desde el cerebro pasando por la máquina, aunque no en todas las aplicaciones de BCI se haga el recorrido completo.

Las disciplinas involucradas

Como se puede observar, BCI es un campo complejo y multidisciplinar (para mí, aunque no la única, de sus fuentes de atractivo) y, en concreto, Rao nos advierte de las disciplinas mínimas involucradas:

to begin building BCIs, one must have a background in at least four essential areas: basic neuroscience, brain recording and stimulating technologies, elementary signal processing and basic machine-learning techniques.

Un enfoque más que correcto, pero por supuesto técnico. A estas disciplinas, neurociencia, procesamiento de señal, interfaz con el cerebro y machine learning, no estaría de más añadir, dadas las importantes implicaciones de BCI, su vertiente ética y, quizá, regulatoria.

Seguiremos

Bueno, este post no es más que la apertura de los 'apuntes' sobre BCI. 

Seguirán otros adentrándonos, siempre con base en la obra de Rao, en las técnicas utilizadas y en las aplicaciones. Y, al acabar, quién sabe, a lo mejor escribo alguno, más de mi cosecha, menos austero y con una orientación de naturaleza más ética y/o especulativa.