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Convertirnos en biónicos: José Carmena, un pionero en conectar cerebros y máquinas.

La Ingeniería neural del siglo XXI funciona a pleno rendimiento, en el Brain-Machine Interface Systems Laboratory de la UC Berkeley que dirige, Jose Carmena.

El valenciano José Carmena se dedica a la ingeniería neural y a la biónica con una intensidad casi sin límites. Por fin te tenido el privilegio de poder dialogar con él en profundidad para que nos hable de esta nueva ingeniería y de los experimentos que realiza. Para ejercerla como lo hace, hizo previamente un periplo de aprendizaje no menos intenso: Ingeniería Técnica Electrónica y Superior en la Universidad Politécnica y la Universitat, respectivamente, las dos en Valencia; después obtuvo la maestría y doctorado en inteligencia artificial y robótica en la Universidad de Edimburgo, y finalmente, una etapa postdoctoral en neurobiología en la Duke University, en EE.UU, en donde trabajó con Miguel Nicolelis, uno de los pioneros de la biónica. Lo culminó en la Universidad de California en Berkeley donde es profesor de ingeniería electrónica y neurociencia, y en donde dirige su propio Laboratorio, el Brain-Machine Interface Systems Laboratory, que desarrolla la ciencia y la tecnología necesarias para conseguir un “Interfaz Cerebro-Máquina” viable, que permita a personas paralizadas y con discapacidades motoras, controlar brazos robóticos, exo-esqueletos, prótesis adaptadas, etc., con el pensamiento.  Carmena es también co-director del Centro de neuroingeniería y prótesis neurales que se ha inaugurado recientemente entre la Universidad de California en Berkeley y la de San Francisco.

Esa ingeniería y neurociencia del siglo XXI que practican en su laboratorio, no responde a los cánones que teníamos ya esquematizados. El objeto principal de sus investigaciones es abordar el funcionamiento del cerebro humano.

José Carmena y Adolfo Plasencia en el diálogo.

Adolfo Plasencia: José, ¿cómo definirías en pocas palabras lo que es la ‘ingeniería neural’?

Jose Carmena: “Por definirla básicamentela ingeniería neural es la aplicación de técnicas de ingeniería, -electrónica, mecánica, informática etc.- en las neurociencias. Nosotros específicamente, perseguimos conseguir, por ejemplo, que personas cuyo cuerpo o alguna parte de él, ha quedado incapacitado para el movimiento por diferentes causas, finalmente, puedan realizar sus tareas cotidianas de forma autosuficiente”.

Adolfo Plasencia: ¿Cómo lo hacéis? ¿Dónde esta el centro de gravedad que equilibra un trabajo como el vuestro, enormemente multidisciplinar, para que sea lo más eficiente posible? ¿Es un punto fijo, o móvil que según la investigación concreta se desplaza o tiene el núcleo en un lugar diferente según sea el trabajo concreto?

José Carmena: “El caso que puedo dar como ejemplo para explicarlo es el de mi propio laboratorio en Berkeley. Nos llegan doctorandos de varios programas, de neurociencias, ingeniería electrónica e informática, bioingeniería, etc. Los estudiantes que entran en el laboratorio vienen con trayectorias previas distintas y tienen que aprender las herramientas de lo que no dominan para poder trabajar en ese campo. O sea, no vale el modelo antiguo de… yo soy biólogo, hago mi experimento, recolecto mis datos, se los dejo al estadístico, él los analiza y al final, todos escribimos y publicamos. No.  Ahora, el ‘ingeniero neural’,  –y esto está afectando a la neurociencia misma-, o  ‘neurocientífico de sistemas’, requiere una formación interdisciplinar que le permita abordar un problema por si mismo, problemas que requieren el dominio de diversos campos. Esto es lo común ahora en un laboratorio avanzado; da igual de donde venga cada doctorando, al final todos acaban entendiendo lo que el otro dice. Tiene que haber como un lenguaje común para que, en las reuniones de laboratorio, la gente se entienda.  Evidentemente, todos tenemos nuestro centro de gravedad en una disciplina o en otra, pero hemos que hacer el esfuerzo de “cruzar al otro lado”, de forma que al ingeniero neural domine tanto los conocimientos técnicos de ingeniería como los de neurociencia, y encaje en la cultura de ambas comunidades.  La clave del éxito real posterior de estas personas, va a depender en parte de esto.

La Biónica, es el ejemplo perfecto para motivar a muchos estudiantes a seguir a veces caminos más duros, con carreras técnicas o incluso seguir aprendiendo, continuando con post-grado en otros campos, dando el salto de un campo a otro para al final ver que todo converge en una aplicación interdisciplinar que es muy poderosa, tiene mucho futuro, puede ayudar a mucha gente y es fascinante. Es una batalla dura porque no puedes ser maestro de todas las disciplinas. Es un desafío constante entre anchura y profundidad –si acaparas mucho pero no eres muy profundo o si te centras demasiado en algo y no en lo de alrededor, no sabes-. Entonces, la Biónica como disciplina, creo, es un ejemplo de equilibrio interdisciplinar”.

Adolfo Plasencia: Acabas de publicar en la prestigiosa revista del IEEE Spectrum, un impresionante artículo titulado “Becoming Bionic” (Convertirse en biónico) que habla del interfaz cerebro-máquina que esta en el  centro de tus investigaciones y que comienza diciendo: “Imagina un dispositivo de alta tecnología que permite controlar un aparato exterior al cuerpo con sólo pensar en ello. La gente sueña con él desde hace décadas. Dispara la imaginación de científicos e ingenieros y de los autores de ciencia ficción. La razón es sencilla pero poderosa. Al transformar el pensamiento en acción, una  interfaz cerebro-máquina podría dotar de dispositivos de control a personas paralizadas, con por ejemplo brazos robóticos, prótesis u otros actuadores.

Adolfo Plasencia ¿Convertir el ‘pensamiento’ en ‘acción’ mediante un Brain-Machine Interface es muy complicado, verdad?,

 José Carmena: “Sí, muy complicado. Pero ya hay resultados en animales y en humanos que demuestran control mental de dispositivos protésicos mediante la decodificación (traducción) de intenciones motoras que se usan de forma eficiente y eso, de alguna forma, es ‘el pensamiento’, claro. De allí a tener lo que uno ve en películas como The Matrix y hacer un ‘download’ de la memoria, eso es pura ciencia ficción, evidentemente. Ahora bien, el objetivo es el mismo: tener un ‘puerto’ de comunicación con el cerebro que sea bi-direccional, es decir, del que se pueda ‘descargar’ información respecto a la acción que se desea realizar y en el que se pueda ‘subir’ o ‘grabar’ información sensorial proveniente del dispositivo robótico”.

Adolfo Plasencia: De hecho, tú escribiste, que el ‘Santo Grial’ de la interfaz cerebro-máquina será un sistema en el que el cerebro pueda ‘controlar’ y también ‘sentir’ a la máquina, incorporada como parte del cuerpo de uno mismo,  una interacción bidireccional, ¿No?,

Jose Carmena: “Exacto. Por ejemplo, en el caso de un paciente que quiera mover un brazo robótico para coger un vaso de agua que tiene en la mesa, lo primero es, poder ‘decodificar’ la intención. Esa es la parte de control, pero luego, está la parte de percepción, de ‘sentir’ la prótesis, y lo que la prótesis esta agarrando o tocando. Esa información habría que codificarla de alguna forma de vuelta hacia el cerebro, de ahí lo de ‘bidireccional’. El ‘decodificar’ es el “leer” y el ‘codificar’ sería el “escribir” información en el cerebro”.

Adolfo Plasencia: Hace pocos días, habéis publicado vuestro mas reciente trabajo en Nature en el que hablas del “aprendizaje de habilidades intencionales neuroprotésicas”. ¿Puedes explicar de qué se trata?,

Jose Carmena: “El objetivo del estudio, -que hicimos además en colaboración con el equipo de Rui Costa en el Champalimaud Centre for the Unknown, en Lisboa-, era saber si el resto del cerebro, las áreas más profundas de él que están relacionadas con el aprendizaje motor, no la corteza cerebral, sino debajo de la corteza, también forman parte y son necesarias para el aprendizaje cerebro-máquina. En este estudio, demostramos, entre otras cosas, que el cerebro tiene una capacidad plástica mayor de lo que se pensaba para controlar neuroprótesis porque puede adaptarse a tareas que, en principio, no son naturales o biomiméticas sino que son más abstractas, mientras que el resto del cerebro, toda la maquinaria existente que utilizamos para el aprendizaje motor de nuestro propio cuerpo, sigue en funcionamiento y es requerida para poder emprender esa tarea más abstracta. Estos resultados sugieren que disponemos de bastante flexibilidad a la hora de diseñar el sistema de decodificación y control de esa neuroprótesis”.

Adolfo Plasencia: Me gustaría preguntarte ahora en relación a la inteligencia artificial. Sé que te impresionó mucho un artículo de Rodney Brooks, quién durante más de tres lustros dirigió el Laboratorio de Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL). Estuve con él y me dijo que le parecía que la inteligencia artificial iba muy ‘lenta’.. ¿Tú lo crees así? Porque casi todo el mundo piensa que la evolución tecnológica y científica va demasiado rápida, …

Jose Carmena:  “Si nos centramos en la Inteligencia artificial,  hay unas preguntas que son las hard questions, los problemas realmente difíciles, por ejemplo, el de la percepción,  y esos son los que avanzan muy despacio. Rodney  Brooks hizo estudios muy interesantes sobre el aprendizaje y comportamiento en robots y por los cuales, de hecho, yo me metí en este campo. Sus trabajos me parecían fascinantes. A una escala menor, podía demostrar comportamiento inteligente de robots sin haber implementado ningún tipo de conocimiento previo en ellos; el problema venía cuando quería escalar en complejidad en el comportamiento y la inteligencia de estas criaturas. Al final, se dio cuenta, como bien escribió en su libro, que no iba a llegar durante su vida a donde él quería llegar, que era el conocimiento humano. Hay problemas que no son fácilmente escalables, en los que incrementar el nivel de complejidad no es trivial.  El de la percepción es uno de ellos, -por lo menos, en el ámbito de la Inteligencia artificial. Pero no todo son críticas a la Inteligencia artificial. Hay ejemplos claros de éxito, de herramientas muy útiles que nos hacen la vida mas fácil y de hecho se convierten en imprescindibles, por ejemplo, los buscadores de Internet como Google, un ejemplo clarísimo de algo que usamos a diario”.

 

El asunto de la financiación de la ciencia

El motor financiero que sostiene la investigación en los laboratorios de universidades americanas, incluido el de José Carmena, son los organismos federales como los institutos nacionales de salud (NIH), la fundación nacional de ciencia (NSF), el ministerio de defensa (DOD), etc., mediante procesos muy competitivos de selección de proyectos.  Pero también hay fundaciones privadas que financian proyectos en determinadas áreas. Ese es el caso de la Christopher & Dana Reeve Foundation (CDRF), fundada por el famoso actor Cristopher Reeve, conocido mundialmente por su papel de ‘Superman’, a raíz de una accidente que le dejó parapléjico, y por su esposa Dana.  Los dos han fallecido, tristemente, pero la fundación sigue financiando la investigación en regeneración de médula y en vías alternativas como la que hace Carmena, por ejemplo, para conseguir que la gente que está en silla de ruedas pueda volver a andar y ser autosuficientes. LA CDRF ha financiado varias de las investigaciones del laboratorio que dirige José Carmena. Financian  de modo abierto y competitivo las investigaciones y, no solo eso, sino que con una cultura abierta organizando encuentros públicos que reúnen a científicos, médicos y pacientes para que se vean personalmente e intercambien conocimiento y experiencias.

Adolfo Plasencia: ¿como son esos encuentros con las personas que ponen su esperanza y máximas expectativas en la ciencia aplicada y la investigación en medio de unas dolencias tan duras?

José Carmena: “La de las expectativas de curación es una de las preguntas más duras y es la razón por la cual intento no dar nunca fechas ni estimaciones concretas acerca de cuándo habrá una solución clínicamente viable. Primero porque no lo sabemos y, segundo, porque al final la gente que sufre son los pacientes, que son la razón por la que trabajamos en esto, ya que se crean falsas expectativas. Una de las experiencias que me cambió fue en una de las reuniones anuales de la CDRF. A esta reunión asistían pacientes en sillas de ruedas que van y atienden todas las charlas, y te hacen preguntas cuando acabas. Cuando les estás hablando y ves cómo te miran a los ojos, que no se les escapa una coma de todo lo que estás diciendo y te preguntan cuándo va a estar eso disponible, te das cuenta de la gravedad de la situación, de la importancia de esta investigación y de lo más importante de todo que es el no crear falsas expectativas. Es un tema muy complicado. ¿Cómo vamos nosotros respecto a eso? Lo único que podemos decir –por lo menos ésta es mi visión-, es que es un campo en el que cada vez, no solo se avanza más, sino también cada vez hay más gente trabajando en él, que es lo que a mí más me entusiasma. Es un progreso en paralelo. Hay varios ‘cuellos de botella’, problemas gordos en los que se está trabajando de forma insistente, como por ejemplo, conseguir que las señales que se obtienen por el implante en el cerebro duren varias décadas en vez de unos pocos años sólo que es lo que están durando ahora en animales. Que se consiga un nivel de control de la prótesis que justifique los medios y, en este caso, que justifique la implantación en el cerebro, etc. ¿Cómo llegar ahí? El esfuerzo en paralelo de la comunidad científica hace que las soluciones a estos problemas se puedan aplicar de forma modular mucho mas rápidamente que si se trabajara en serie.  La incertidumbre sobre cuándo ocurrirá sigue ahí, pero somos optimistas y estoy convencido de que lograremos los objetivos”.

Adolfo Plasencia. Gracias por tu tiempo y tus palabras.

José Carmena. Gracias a tí. Un placer.

…………………………….

Una sintesis de este diálogo se publicó en el Suplemento INNOVADORES de El Mundo en mayo de 2012.

 

 

 

Tuesday, October 16th, 2012

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