Se utilizó un nuevo diseño de sensor integrado en una diadema azul para controlar de forma inalámbrica un robot usando solo ondas cerebrales.
Los investigadores han diseñado un sensor seco basado en grafeno con patrón 3D que puede medir la actividad eléctrica del cerebro sin depender de geles conductores. Los sensores secos son menos irritantes y alergénicos en comparación con los sensores «húmedos» tradicionales que se utilizan en la electroencefalografía (EEG) para diagnosticar trastornos neurológicos o controlar dispositivos externos a través de interfaces cerebro-máquina. Cuando se incorporaron a una banda elástica para la cabeza y se usaron con un casco de realidad aumentada, los sensores secos permitieron el control manos libres de un robot mediante la interpretación de señales cerebrales. Aunque todavía no es tan efectivo como los sensores húmedos, este desarrollo marca el progreso hacia interfaces cerebro-máquina no invasivas y de fácil implementación.
Suena como algo de ciencia ficción: póngase una diadema electrónica especializada y controle un robot usando su mente. Pero ahora, una investigación reciente publicada en ACS Applied Nano Materials ha dado un paso para hacer esto realidad. Al diseñar una estructura especial con patrón 3D que no depende de geles conductores pegajosos, el equipo ha creado sensores «secos» que pueden medir la actividad eléctrica del cerebro, incluso en medio del cabello y las protuberancias y curvas de la cabeza.
Los médicos controlan las señales eléctricas del cerebro con electroencefalografía (EEG), en la que se implantan o colocan electrodos especializados en la superficie de la cabeza. El EEG ayuda a diagnosticar trastornos neurológicos, pero también puede incorporarse a «interfaces cerebro-máquina», que utilizan ondas cerebrales para controlar un dispositivo externo, como una prótesis, un robot o incluso un videojuego.
La mayoría de las versiones no invasivas implican el uso de sensores «húmedos», que se adhieren a la cabeza con un gel pegajoso que puede irritar el cuero cabelludo y, a veces, desencadenar reacciones alérgicas. Como alternativa, los investigadores han estado desarrollando sensores «secos» que no requieren geles, pero hasta ahora ninguno ha funcionado tan bien como la variedad húmeda estándar de oro.
Aunque los nanomateriales como el grafeno podrían ser una opción adecuada, su naturaleza plana y típicamente escamosa los hace incompatibles con las curvas irregulares de la cabeza humana, especialmente durante períodos prolongados. Entonces, Francesca Iacopi y sus colegas querían crear un sensor 3D basado en grafeno basado en grafeno policristalino que pudiera monitorear con precisión la actividad cerebral sin ningún tipo de pegajosidad.
El equipo creó varias estructuras recubiertas de grafeno en 3D con diferentes formas y patrones, cada una de alrededor de 10 µm de espesor. De las formas probadas, un patrón hexagonal funcionó mejor en la superficie curva y peluda de la región occipital, el lugar en la base de la cabeza donde se encuentra la corteza visual del cerebro. El equipo incorporó ocho de estos sensores en una banda elástica para la cabeza, que los mantuvo contra la parte posterior de la cabeza.
Cuando se combinan con un auricular de realidad aumentada que muestra señales visuales, los electrodos pueden detectar qué señal se está viendo y luego trabajar con una computadora para interpretar las señales en comandos que controlan el movimiento de un robot de cuatro patas, completamente sin manos.
Aunque los nuevos electrodos aún no funcionaban tan bien como los sensores húmedos, los investigadores dicen que este trabajo representa un primer paso hacia el desarrollo de sensores secos robustos y fáciles de implementar para ayudar a expandir las aplicaciones de las interfaces cerebro-máquina.
Referencia: «Sensores no invasivos para interfaces cerebro-máquina basados en grafeno epitaxial con micropatrones» por Shaikh Nayeem Faisal, Tien-Thong Nguyen Do, Tasauf Torzo, Daniel Leong, Aiswarya Pradeepkumar, Chin-Teng Lin y Francesca Iacopi, 16 de marzo de 2023, ACS Applied Nanomateriales .