Una investigación reciente ha demostrado que la inteligencia artificial tiene el potencial de hacer que las futuras prótesis visuales, incluidos ojos biónicos, sean más precisas y más personalizadas para cada usuario individual.
El estudio es obra de un equipo encabezado por Pehuén Moure, del Instituto de Neuroinformática (centro mixto de la Universidad de Zúrich y del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zúrich (ETH Zürich)) en Suiza; Jacob Granley, de la Universidad de California en Santa Barbara (UCSB), Estados Unidos; y Fabrizio Grani, de la Universidad Miguel Hernández en Elche, Comunidad Valenciana, España.
El equipo utilizó un modelo de aprendizaje profundo (una modalidad de inteligencia artificial) para diseñar patrones de estimulación eléctrica para electrodos implantados temporalmente en la corteza visual (la región posterior del cerebro que procesa la información visual) de un voluntario ciego. El modelo mejoró el control de los investigadores sobre cómo las neuronas respondían a los estímulos y ayudó a predecir lo que el sujeto de estudio percibía.
Este logro constituye un primer paso hacia el desarrollo de prótesis corticales visuales (dispositivos implantados en la corteza visual del cerebro) que puedan comunicarse mejor con el cerebro del usuario.
Desde hace décadas, se intenta desarrollar prótesis que devuelvan la vista a personas invidentes, pero el éxito ha sido muy limitado. Algunos dispositivos trabajan con la retina, la capa sensible a la luz en la parte posterior del ojo, mientras que otros estimulan regiones implicadas en otras etapas del proceso de ver.
Las prótesis corticales adoptan una estrategia diferente al evitar los ojos y los nervios ópticos y al administrar estimulación eléctrica directamente a la corteza visual. Esta estrategia podría beneficiar a algunas personas cuyas vías visuales han sufrido daños, pero cuya corteza visual aún es capaz de responder a la estimulación.
El beneficio potencial puede ser especialmente significativo para quienes han podido ver durante parte de su vida, pero que, debido a una enfermedad ocular hereditaria o un accidente, han perdido la visión.
El equipo de investigación y desarrollo expone los detalles técnicos de sus últimos logros en la revista académica Neuron, bajo el título “Deep learning-based control of electrically evoked activity in human visual cortex”.
