Una interfaz cerebro-ordenador (BCI, por sus siglas en inglés) es un sistema que permite la comunicación directa entre la actividad neuronal del cerebro y un dispositivo externo, sin necesidad de vías neuromusculares convencionales. Las BCI convierten las señales eléctricas cerebrales en comandos informáticos, abriendo nuevas posibilidades en neurotecnología, neurociencia, medicina e interacción hombre-máquina. Se diferencian de otras tecnologías porque establecen un vínculo directo con la actividad neuronal, sin intervención muscular o periférica.
Casos de uso y ejemplos de aplicación
Las BCI se utilizan en medicina para restaurar funciones motoras en pacientes con parálisis o enfermedades neurodegenerativas (por ejemplo, control de prótesis robóticas o cursores de ordenador). También se exploran para comunicación asistida en pacientes con síndrome de enclaustramiento, neurorrehabilitación y control de exoesqueletos. Fuera del campo médico, se emplean en videojuegos, realidad virtual, entornos inmersivos y control de dispositivos conectados.
Principales herramientas, librerías y frameworks
Existen numerosas herramientas y frameworks, tanto de código abierto como comerciales, como OpenBCI, BCI2000, OpenViBE o LabStreamingLayer. Para el análisis de señales EEG, son populares librerías como MNE-Python, EEGLAB (MATLAB) o FieldTrip. Soluciones comerciales como g.tec, Emotiv o NeuroPype ofrecen plataformas integradas para investigación o aplicaciones clínicas.
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
Los avances recientes buscan mejorar la resolución espacial y temporal de las señales, integrar inteligencia artificial para interpretar mejor la intención del usuario y avanzar en miniaturización y portabilidad. Las tendencias incluyen el desarrollo de BCI no invasivas más eficaces, el crecimiento de implantes a largo plazo (como Neuralink) y la exploración de aplicaciones en aumento cognitivo e interacción multiusuario. Persisten desafíos en ética, seguridad de datos y aceptación social.