Nuevas interface cerebro computador para controlar drones con precisión

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La industria tecnológica está desarrollando una nueva generación de interfaces cerebro máquina que podrían mejorar el control de drones en situaciones complejas. Uno de los mayores retos para lograrlo está en conocer a más fondo cómo las emociones influyen en la toma de decisiones, algo en lo que los expertos están trabajando, apoyándose en nuevas tecnologías como los gemelos digitales.

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Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) tienen un gran potencial para aplicaciones como el transporte de mercancías, la monitorización, la vigilancia y seguridad, la creación de contenido multimedia, la búsqueda de personas desaparecidas y, en un futuro, el transporte de personas. Por el momento, los drones se controlan a distancia por un operador que transmite instrucciones a la máquina a través de una interfaz manual, pero la industria tecnológica está trabajando en la creación de una nueva generación de interfaces neurales que permitan transmitir las instrucciones directamente con la mente.

Esto permitiría manejar estas máquinas con una mayor precisión y en movimientos más complejos y precisos, pero es muy complicado trasladar las órdenes mentales a una máquina, debido a las interferencias de otros pensamientos y emociones. En un artículo publicado recientemente en el blog de la firma Capgemini, la ingeniera Diana Ramos ofrece detalles sobre un innovador proyecto en el que están trabajando, con el que quieren crear una interface cerebro-computador (BCI) para el control de drones con la mente.

Interferencia emocional en las órdenes

Ramos explica que el cerebro humano es capaz de identificar y procesar gran cantidad de información de forma natural para actuar en varios frentes simultáneamente, y es capaz de reconocer la influencia de las emociones en el pensamiento consciente y la toma de decisiones, pudiendo emitir instrucciones precisas. Pero cuando se intentan trasladar estos procesos a un entorno computacional es muy difícil obtener los mismos resultados con la misma precisión.

Esto se debe en parte a la influencia de las emociones en la actividad eléctrica del cerebro, y para desarrollar un sistema que identifique los comandos que se quieren transmitir a una máquina, es necesario separar las ondas que corresponden a estos pensamientos. Los investigadores de Capgemini han llevado a cabo una extensa recopilación de datos a través de múltiples frecuencias y canales de electrodos, empleando un headset de detección de actividad neural Emotiv Epoc+, con 14 canales diferenciados de encefalograma (EEG).

Pero para lograr una interface neural de control de drones efectiva no basta con que la máquina sea capaz de extraer las órdenes del resto de pensamientos, sino que el propio operador también debe transmitirlas con confianza y con cautela. Esto es necesario para minimizar la influencia del estado emocional del piloto, ya que la ansiedad o la distracción pueden influir en el control y la estabilidad de la aeronave. Esto podría generar instrucciones incorrectas, lo que podría causar accidentes.

Gemelo digital como puente entre hombre y máquina

Para profundizar en el estudio de las emociones que pueden distorsionar las instrucciones emitidas mediante una interface cerebro-computador los investigadores de Capgemini han utilizado un gemelo digital del operador que actúa como puente entre la mente y la máquina. Este gemelo cuenta con capacidades predictivas que permiten identificar el estado emocional del piloto, combinando la información recogida mediante grabaciones de vídeo con datos provenientes de los sensores cerebrales.

Con la suficiente cantidad de información en gemelo digital sería capaz de detectar en qué estado emocional se encuentra el piloto antes de las operaciones de vuelo. En caso de considerarse apto para el trabajo, el gemelo digital calcularía la información necesaria que corresponde con los comandos que quiere dar al dron y se los transmitiría. Estas instrucciones se transmitirían a través de un nodo cliente ROS 2 conectado a un nodo de servidor encargado de uno o más drones.

Para verificar el buen funcionamiento de este gemelo digital han llevado a cabo una validación en un entorno aislado y, posteriormente, en un entorno real. La primera fase tenía como objetivo determinar si el gemelo digital es realmente capaz de discriminar las emociones de las instrucciones mentales. La segunda se realizó durante una simulación de vuelo de dos minutos, en la que el operador pilotó el dron libremente, sin tener en cuenta el estado emocional.  Combinando la información de ambas pruebas el gemelo digital puede detectar los cambios emocionales que se producen como respuesta a los eventos externos, afinando la discriminación de las emociones en el proceso de toma de decisiones y emisión de instrucciones mentales.

Validación emocional del piloto

Para simplificar la detección de emociones el sistema clasifica el estado emocional del operador de drones en cuatro categorías: tranquilo, enfocado, estresado o distraído. Además, en función de los parámetros recogidos mediante encefalografía, el gemelo digital extrapola si la condición del piloto es aceptable o inaceptable, una evaluación que se lleva a cabo cada dos segundos, y determina si el comando es o no válido.

En su experimento han realizado unas 80.000 observaciones de conjuntos de datos de 8 segundos, 20.000 por cada una de estos cuatro estados emocionales establecidos, lo que les ha permitido calcular la efectividad del gemelo digital para medir dichas emociones. Con el sujeto en calma, la precisión más elevada del gemelo digital fue del 87,5%. Cuando se encontraba en un estado enfocado, esta fue del 98,8%, en condiciones de distracción la precisión fue del 93,5% y estando estresado, de un 100%. Estos resultados revelan que el gemelo digital tiene algunos fallos, pero la investigación ha permitido clasificar con una gran precisión el estado emocional del sujeto, algo que han podido corroborar en otros experimentos.

Para mejorar el funcionamiento de este sistema han superpuesto el gemelo digital visual, logrando que los errores de las clasificaciones cognitivas no se trasladen al dron mediante instrucciones incorrectas. En pruebas de vuelo reales con el gemelo digital el operador se ve expuesto a todo tipo de emociones, y la combinación de información visual ha permitido detectar mejor las emociones reales que experimenta el operador a través de reconocimiento de expresiones faciales. Esta retroalimentación de información emocional ha permitido ponderar mejor la evaluación del estado del piloto y se han corregido con más precisión ciertos errores que se producen cuando este se encuentra distraído o estresado.

En sus conclusiones, los expertos de Capgemini explican que su experimento ha demostrado que un gemelo digital puede ser la solución perfecta para crear una interface cerebro-computador verdaderamente efectiva. Y opinan que este sistema podría aplicarse a un enjambre de drones controlados por la mente de un solo piloto, para lo que solo sería necesario agregar nuevos nodos de cliente ROS 2.