Un nuevo modelo de inteligencia artificial adivina qué imagen mira una persona con solo analizar su actividad cerebral. Después recrea esa escena con más detalle que los sistemas anteriores. Se llama Brain-IT y nace en el Instituto Weizmann de Ciencias, en Israel. La mejora no está solo en la calidad visual. Brain-IT aprende a «leer» a una persona nueva con una hora de datos, mientras que otros métodos piden unas 40. Eso ahorra tiempo y dinero a los laboratorios. Aun así, no lee pensamientos libres. Reconstruye lo que alguien está viendo, y los propios expertos advierten sobre los riesgos para la privacidad.
Qué es Brain-IT y quién lo desarrolló
Brain-IT surge en el laboratorio de la profesora Michal Irani, del Departamento de Ciencias de la Computación y Matemática Aplicada del Weizmann. El sistema trabaja con resonancia magnética funcional (fMRI). Esta técnica detecta cambios en el flujo de sangre oxigenada y muestra qué zonas del cerebro se activan.
Brain-IT toma esos mapas y genera la imagen que la persona tenía delante. Además, funciona en sentido inverso: un componente asociado predice la actividad cerebral a partir de una imagen.
Cómo convierte un escáner cerebral en una imagen
Los métodos previos solían acertar en el significado de la escena, pero fallaban en el color, la posición y la composición. Si alguien veía un plátano, el sistema dibujaba un plátano distinto, en otro lugar. Brain-IT ataca ese problema con un decodificador de dos ramas. Una predice la estructura, es decir, dónde están las formas y los colores. La otra predice el contenido, por ejemplo unos plátanos sobre un plato.
Después entra en juego un modelo de difusión, el mismo tipo de IA que crea imágenes al limpiar poco a poco un ruido de píxeles. Este modelo combina ambas pistas y produce el resultado final.
El equipo entrenó el sistema con datos públicos de ocho voluntarios. Cada uno vio unas 9.000 imágenes dentro de un escáner de alta resolución, lo que suma unos 73.000 pares de imagen y escáner. Como eso no bastaba, los investigadores crearon un codificador que predice el escáner de cualquier fotografía. Así sumaron unas 120.000 imágenes que ningún voluntario vio. Cerca del 70 % de los datos de entrenamiento sale de ese truco.
Además, el modelo agrupa las zonas cerebrales de función parecida en 128 conjuntos que comparten todas las personas. Esa idea explica por qué se adapta tan rápido a un cerebro nuevo.
Una hora de datos en lugar de 40
Aquí está el mayor avance práctico. Los métodos anteriores necesitaban unas 40 horas de escáner por persona. Brain-IT logra resultados comparables con una sola hora. Según el estudio, incluso ofrece reconstrucciones útiles con apenas 15 minutos.
El ahorro es grande. Un neurocientífico ajeno al proyecto calcula que una hora de fMRI cuesta entre 600 y 1.000 dólares. Con esa cifra, 40 horas suponen entre 24.000 y 40.000 dólares por voluntario. Por eso la herramienta puede abrir la puerta a estudios con muchos más participantes.
Precisión y límites del sistema
En las pruebas comparativas, Brain-IT superó a los modelos más recientes en siete de las ocho métricas estándar. Su ventaja fue mayor en el detalle visual, como el color y la estructura. Con una hora de datos, también ganó a los métodos que usaron el mismo tiempo.
Sin embargo, no es perfecto. En una prueba, un pastel salió como una pila de tres sándwiches. En otra, un perro dentro de una bañera se convirtió en una cabra del mismo color. Además, el resultado no es una fotografía extraída del cerebro. Es una reconstrucción generada por IA a partir de patrones de actividad.
Usos médicos y dilemas de privacidad
Los autores ven aplicaciones en la medicina. El sistema podría ayudar a evaluar la consciencia de pacientes que no pueden hablar ni moverse tras un ictus o una lesión cerebral grave. También serviría para estudiar cómo el cerebro representa objetos, escenas y colores. Por ahora, sin embargo, nadie lo probó como herramienta de comunicación con esos pacientes.
Ahora planean pasar al audio y, más adelante, al vídeo. Reconstruir sueños sigue siendo un reto. Las imágenes cambian muchas veces por segundo, y un escáner tarda cerca de dos segundos en capturar la actividad.
La privacidad también preocupa. Varios expertos advierten que métodos parecidos con EEG, un casquete de electrodos más barato y portátil, podrían extraer información mental sin consentimiento. Un neuroeticista incluso imagina tribunales que acepten reconstrucciones mentales como prueba. Hoy el riesgo es bajo, porque obligar a alguien a quedarse quieto en un escáner es muy difícil. Aun así, piden más rigor ético a medida que mejoren los modelos.
En resumen
Brain-IT replica lo que una persona ve con más fidelidad que sus rivales y necesita mucho menos tiempo de escáner. Todavía es un prototipo de laboratorio, con errores visibles y sin uso comercial. Sin embargo, marca un paso firme hacia una neurociencia más barata y, quizá, hacia nuevas formas de ayudar a pacientes que no pueden comunicarse. El debate ético, mientras tanto, ya empezó.
