Científicos de la Universidad de Stanford desarrollaron una interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) capaz de decodificar pensamientos internos y convertirlos en texto. El sistema se basa en el registro de señales neuronales vinculadas al habla interna, es decir, las palabras que una persona piensa sin pronunciarlas.

Los investigadores implantaron quirúrgicamente microelectrodos en la corteza motora del cerebro , una región relacionada con el habla y el movimiento. Estos electrodos captaron los patrones de actividad neuronal y los enviaron a un algoritmo de , que los interpretó como palabras.

La alcanzó una precisión de hasta 74?% en la traducción de pensamientos en texto . Los modelos de IA se entrenaron para reconocer palabras de un vocabulario de hast

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