Crean un software que reconoce la escritura a partir de señales nerviosas

Monitoriza las señales nerviosas de los músculos y es capaz de saber qué se escribe

Mientras algunos estudios indican que la escritura a mano nos permite expresarnos más y mejor que la escritura por teclado, científicos de varias universidades de EEUU han desarrollado un sistema que permite el reconocimiento de caracteres escritos manualmente mediante la monitorización de las señales nerviosas de los músculos de la mano y del antebrazo. Para ello utilizan un software de reconocimiento de patrones capaz de traducir los impulsos nerviosos a sus correspondientes movimientos de la mano, éstos a trazos del bolígrafo, y finalmente éstos a caracteres digitales.


Crean un software que reconoce la escritura a partir de señales nerviosas
La escritura a mano parece ser la forma más natural que tenemos de transmitir mensajes escritos, según se desprende de un estudio de la Universidad de Washington. En este estudio se observaron las habilidades de un grupo de niños a la hora de escribir el alfabeto, algunas frases, y textos cortos de varias frases. Las pruebas se hicieron de dos maneras, escritos a mano y escritos mediante un teclado. Lo resultados fueron reveladores en referencia a la capacidad de expresión mostrada por los niños de un modo y del otro. Todos coincidieron en escribir más y mejor cuando utilizaban un bolígrafo que cuando usaban un teclado. Sobre todo cuando se trataba de escribir textos con frases enlazadas y transmitiendo ideas más complejas.

Algunos de los niños tenían algunas deficiencias de comunicación, que era el objeto de estudio inicial, pero todos mostraron los mismos resultados al respecto. Ellos creen que tiene que ver con el hecho de que el cerebro humano parece tener más facilidad y fluidez para dibujar las letras al vuelo que para visualizarlas y seleccionarlas de un teclado. Sin embargo, según sus propias conclusiones, aún les queda mucho que investigar para tener más certezas en ese campo.

Reproducir movimientos a partir de señales nerviosas

Estos resultados no hacen más que destacar la importancia de otra investigación que quizá tiene repercusiones más directas. Ha sido realizada por Michael Linderman, Mikhail A. Lebedev y Joseph S. Erlichman, científicos de diferentes universidades de EEUU. En ella han conseguido reproducir el proceso de la escritura a mano mediante la captación y procesamiento de las señales nerviosas que la gobiernan.

Es decir, que a partir de únicamente las lecturas electromiográficas tomadas de ocho de los músculos involucrados en el proceso de escritura, han conseguido crear un software capaz de reproducir los movimientos correspondientes de los dedos, la mano, y el antebrazo. Y además, a partir de esos movimientos estimados, el software consigue reproducir los trazos o caracteres que se producirían si esa mano estuviera sosteniendo, por ejemplo, un bolígrafo sobre un papel.

Crean un software que reconoce la escritura a partir de señales nerviosas
Procesamiento de señales de ocho músculos de la mano y el antebrazo

La primera fase del proceso consiste en generar los electromiogramas. Esto se consigue con la simple aplicación de sensores bioeléctricos sobre la zona que se quiere monitorizar. En este caso se han usado ocho músculos situados en la mano y el antebrazo. Una vez obtenidos los datos digitales correspondientes a los ocho músculos simultáneamente durante la misma secuencia de movimientos, éstos son analizados por el software de procesamiento.

El software es capaz de funcionar en dos modos. En uno de ellos, su trabajo consiste en reproducir los trazos que se realizarían según las señales nerviosas registradas. Así el software produce un gráfico lineal que se corresponde con el trazo que una mano real realiza al recibir esos mismos impulsos. Los resultados muestran una gran fiabilidad cuando se compara el trazo generado por el programa y el trazo real dibujado por la mano.

El otro modo de funcionamiento consiste en traducir los electromiogramas directamente a caracteres digitales. Así el software toma los datos, los analiza, genera internamente los gráficos lineales correspondientes, y luego analiza esas figuras para reconocer caracteres escritos (u otros símbolos). El resultado es una serie de caracteres digitales. Los resultados han sido igualmente muy positivos.



Multitud de aplicaciones en medicina y en otros ámbitos

Un dispositivo como éste, capaz de traducir las señales bioeléctricas en caracteres digitales, puede tener muchas aplicaciones. En el estudio se menciona la posibilidad de su uso en el diagnóstico de enfermedades con una componente grafomotora, como puede ser el Parkinson. Pero también se considera la posibilidad de aplicación como periférico informático para la introducción de texto, ya sea en casos de minusvalía o en usos más generalizados.

Lo cierto es que se vislumbra el pronto desarrollo de una nueva familia de dispositivos capaces de interactuar con el ser humano a partir de señales nerviosas. Dado que estas señales siguen produciéndose en algunos casos incluso después de una amputación o una parálisis, un posible aplicación es la del desarrollo de prótesis funcionales. Y no sólo de la mano, como en el caso de este estudio. También sería posible la monitorización y diagnóstico a gran escala del sistema nervioso motor, lo que sería un gran avance en medicina.

Pero también puede haber aplicaciones de mayor calado mediático, como interfaces de captura de movimiento tridimensional para sistemas informáticos, que posibilitarían la interacción directa con entornos virtuales. Seguro que en unos años habrá cambiado nuestra manera de interactuar con los ordenadores. Veremos si algunos de esos cambios vienen de la mano de estos dispositivos bioeléctricos que ahora son experimentales.