Transformar ondas cerebrales en imágenes Transformar ondas cerebrales en imágenes

Científicos de todo el mundo están entrenando una IA para recrear en imágenes lo que estés pensando, con el objetivo de crear toda una industria dedicada al análisis cerebral.
Por Saraí Coscojuela

La Inteligencia Artificial (IA) llegó para quedarse y está en constante evolución para que su uso sea mucho más extendido.

Es por eso que ahora científicos de todo el mundo están entrenando una IA para recrear en imágenes lo que estés pensando, con el objetivo de crear toda una industria dedicada al análisis cerebral.

Hace unos meses se conoció el primer hito de este camino por parte de científicos de la Universidad de Texas, en Estados Unidos, que convirtieron pensamientos humanos en textos.

En este estudio, cuya meta era explorar la posibilidad de decodificar los pensamientos humanos usando la Inteligencia Artificial, pidieron a tres participantes que escucharan historias mientras se les hacía una resonancia magnética.

Luego de estos experimentos, los investigadores afirmaron que podían generar los pensamientos de los participantes sin necesidad de estimulación cerebral utilizando un modelo de IA similar al ChatGPT.

Ahora contamos con un nuevo e importante salto científico al transformar con éxito la actividad del cerebro humano en imágenes visuales usando también la inteligencia artificial.

El equipo que logró este hito está liderado por expertos de los Institutos Nacionales de Ciencia y Tecnología Cuánticas y la Universidad de Osaka, en Japón, y han usado una tecnología conocida como “decodificación cerebral” que traspasa los límites de la ciencia neuronal y el potencial de la IA en la atención médica y las comunicaciones.

Esta tecnología permite la visualización de contenidos perceptivos basados en la actividad cerebral podría aplicarse a los campos de la medicina y bienestar, según los investigadores.

“Es un logro monumental en el que los humanos hemos ‘mirado’ dentro de la cabeza de otra persona por primera vez”, explicó el investigador principal del proyecto, Kei Majim, en su trabajo publicado en la revista Neural Networks.