Neurotecnología

¿Puede un ordenador averiguar qué número estás pensando simplemente leyendo tu actividad cerebral? Parece ciencia ficción, pero es una técnica real y ampliamente consolidada. Esta primavera, un equipo de la Universidad de Granada utilizó un sistema Bitbrain Versatile EEG para demostrarlo, acercando la tecnología de las interfaces cerebro-computador a casi un centenar de estudiantes de educación secundaria.

El eye tracking o seguimiento ocular se ha convertido en una herramienta clave para comprender la atención, el comportamiento visual y la conducta humana en diversos ámbitos, como la psicología, la neurofisiología, la experiencia de usuario (UX), la investigación de mercado y el neuromarketing, entre otros. Esta tecnología también tiene aplicaciones en el análisis médico y en el diagnóstico temprano y ofrece un nuevo método de interacción.

Al elegir un dispositivo de electroencefalograma (EEG) es importante encontrar el máximo rendimiento posible equilibrando características y valor. Este artículo se centra en las características de la capa de sensores de EEG, incluyendo el tipo de sensor (seco/húmedo), el blindaje y la colocación de los electrodos, con el fin de ofrecer pautas que ayuden en el proceso de selección.

Una de las primeras preguntas que debemos responder cuando abordamos una metodología de investigación que implica la grabación con múltiples dispositivos es siempre: ¿Cómo sincronizo las distintas señales? En esta publicación explicaremos por qué la sincronización es tan importante y ofreceremos una visión general de las distintas técnicas que pueden emplearse para realizar una sincronización en vivo de las grabaciones de datos.

El proyecto Fluently representa un cambio de paradigma en la colaboración humano-robot dentro de entornos industriales, con el objetivo de optimizar la productividad al mismo tiempo que se protege el bienestar de los trabajadores. Al integrar neurotecnología avanzada con sistemas de toma de decisiones impulsados por inteligencia artificial, Fluently permite que los robots industriales se adapten en tiempo real al estado cognitivo y físico del operario.

Uno de los mayores desafíos al trabajar con datos electroencefalográficos es garantizar que las señales registradas estén limpias y que presenten una alta relación señal-ruido (SNR). Debido a que las amplitudes del EEG suelen estar en el rango de microvoltios, son muy susceptibles a varias fuentes de contaminación, comúnmente conocidas como artefactos. Estas señales no deseadas pueden ocultar la actividad neuronal subyacente y comprometer la calidad de los datos. Por eso, es esencial la detección de artefactos y su eliminación para obtener un análisis preciso y aplicaciones fiables. En este artículo, examinamos los tipos más comunes de artefactos en EEG y las principales técnicas y herramientas empleadas para minimizar su impacto y recuperar señales cerebrales significativas.

Los trastornos del suelo como el insomnio o la apnea obstructiva del sueño están originando una preocupación original. En esta publicación, exploraremos cómo el registro automático del sueño impulsado por la IA está transformando la medicina del sueño. Mediante el uso de dispositivos portátiles EEG y de IA podemos ofrecer soluciones accesibles y a tiempo real para una mejor salud del sueño y avances de salud digital.

¿Es la tecnología realmente capaz de leer nuestros pensamientos y emociones, y adaptar el mundo digital a tiempo real? Lo que en un principio perteneció a la ciencia ficción ahora es posible, gracias a la convergencia de la electroencefalografía (EEG) y la realidad virtual (RV). Esta fusión no solo permite medir la atención, emoción y fatiga cognitiva, sino que también personalizar experiencias digitales en tiempo real, redefiniendo fundamentalmente la interacción humano-máquina. Con los avances recientes en la tecnología portátil de EEG y de realidad virtual (RV), ahora es posible acceder y responder al estado cerebral de un usuario en tiempo real. Este avance ya está permitiendo la rehabilitación personalizada, el juego adaptativo, el entrenamiento cognitivo y los diagnósticos clínicos, sentando las bases para una nueva generación de soluciones de neurotecnología.

Los sistemas EEG secos pueden abrir la puerta a la aplicación de la neurociencia en entornos reales, así como al desarrollo de una nueva generación de productos y servicios basados en neurotecnología. Sin embargo, existen muchas dudas aún sobre su fiabilidad, precisión y calidad de señal. Este artículo ofrece argumentos sólidos para ayudarte a elegir la tecnología que mejor se adapte a tus necesidades.

Los sistemas del EEG capturan información de muchos aspectos diferentes de nuestra cognición, comportamiento y salud mental. La tecnología no solo ayuda a estudiar el cerebro, sino que también sus aplicaciones derivan al tratamiento de la salud, el control afectivo y emocional humano, y su mejora en general. A pesar de ello, los datos extraídos del EEG no son fáciles de interpretar. Tienen mucho ruido, varía significativamente entre los individuos e, incluso, los resultados de cada paciente cambian sustancialmente con el tiempo. En este artículo discutiremos cómo la IA y el machine learning se utilizan para procesar datos y cómo las nuevas tendencias, es decir, el deep learning, está revolucionando el análisis de la señal de EEG.

En este artículo exploraremos la tecnología EEG basada en sensores fabricados íntegramente con textiles inteligentes, tomando como base el artículo científico "Una prenda que mide la actividad cerebral: prueba de concepto de una capa de sensores EEG totalmente implementada con textiles inteligentes"

Solemos pensar en las prácticas contemplativas como experiencias solitarias: meditar a solas, practicar mindfulness o reflexionar en silencio. Sin embargo, en todo el mundo, muchas de estas prácticas se comparten. Ya sea en círculos de oración, conciertos masivos y eventos deportivos, los rituales colectivos pueden tener efectos profundos en el cerebro y el cuerpo (Paez, 2015; Hagerty, 2013). Los investigadores apenas están comenzando a comprender los mecanismos detrás de estos efectos y lo que pueden revelarnos sobre la conexión humana, la neuroplasticidad y el bienestar (Davidson, 2012; Bhugra, 2024). 

Mind wandering—esos momentos en los que nuestra atención se aleja de lo que estamos haciendo—ocupa entre el 30 y el 50 % de nuestras horas despiertos (McVay, 2007). Aunque muchas veces se ve como una distracción, hay estudios que muestran que divagar en nuestro pensamiento también puede estimular la creatividad, el bienestar emocional y el descanso mental (Kam, 2024). En esta conversación con la Dra. Julia Kam, cuya investigación premiada explora este fenómeno cotidiano, hablamos sobre cómo el mind wandering influye en nuestra atención—un tema cada vez más relevante en el mundo postpandemia, sobre todo en relación con la concentración y condiciones como el TDAH (Hasan, 2024).

En este artículo exploraremos el valor que puede aportar la combinación de estas tecnologías al panorama de la investigación, así como la forma de evaluar las mejores opciones según cada escenario. El estudio del comportamiento humano no es un esfuerzo reciente; ha sido objeto de exploración desde hace mucho tiempo. La observación de las acciones, reacciones e interacciones humanas es un punto central de análisis en múltiples contextos de investigación. Estas interacciones, ya sea entre individuos o como respuesta a estímulos externos, ofrecen información a partir de las percepciones de los participantes y de sus respuestas al entorno.

La fatiga sigue siendo una amenaza significativa, aunque frecuentemente subestimada, para la seguridad pública, que contribuye a miles de muertes y genera costes de miles de millones cada año. Gracias a los continuos avances en EEG y en inteligencia artificial (IA), estamos en condiciones de detectar la fatiga de manera proactiva antes de que cause accidentes. Desde cabinas de pilotos y camiones hasta vehículos autónomos y torres de control, los sistemas de monitoreo cerebral basados en EEG ofrecen una capa crucial de seguridad preventiva.