Prótesis visual aprende a identificar señales del implante

El codificador, probado en voluntarios de vista normal, aprende en un proceso continuo cómo cambiar la señal de salida de la cámara de manera que el paciente respectivo puede percibir la imagen. Inicialmente, el Retina Encoder no sabe cuál lenguaje "habla” el sistema visual central virtual del individuo. Por lo tanto, el software traduce la imagen original (por ejemplo, un anillo) en "dialectos” diferentes seleccionados al azar. El voluntario ve esas variaciones en una pantalla pequeña integrada en una trama de lentes. Por medio de movimientos de cabeza, selecciona esas variaciones que parecen más similares a un anillo.

De esas elecciones, el software de aprendizaje dibuja conclusiones sobre cómo mejorar la traducción. En el siguiente ciclo de aprendizaje, se presentan varias variaciones mejoradas nuevas de imagen, que son ya más similares al original: durante el proceso, el Retina Encoder se ha adaptado paso por paso al lenguaje del sistema visual central virtual. En humanos con visión normal, una clase natural de codificador de retina está ya integrado en la retina: específicamente, cuatro capas de células nerviosas están posicionadas en frente de las células fotorreceptoras.

Los científicos añadieron que en el cerebro, la información compleja es decodificada, y el cerebro adquiere la habilidad correspondiente en los primeros meses de vida. Durante este tiempo, el sistema visual central se ajusta individualmente a las señales de la retina: el cerebro aprende cómo interpretar los datos del nervio óptico. Sin embargo, en los adultos que se vuelven ciegos tarde en la vida, el sistema visual central ya ha madurado, y no es tan flexible.

"La retina es un biocomputador transparente”, dijo el Prof. Rolf Eckmiller, del departamento de ciencias de computación de la Universidad de Bonn. "Transforma las señales eléctricas de fotorreceptores de bastón y cono en una señal compleja. Esta señal alcanza el cerebro por medio del nervio óptico. La retina artificial debe aprender a generar señales que son útiles para el cerebro”.




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Bonn University