TEDMED 2012
Miguel Nicolelis: A monkey that controls a robot with its thoughts. No, really.
Miguel Nicolelis: Un mono que controla un robot con sus pensamientos. De verdad.
Filmed:
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¿Podemos utilizar nuestro cerebro para controlar directamente máquinas, sin necesidad de un cuerpo como intermediario? Miguel Nicolelis habla de un experimento sorprendente en el que un mono inteligente en Estados Unidos aprende a controlar un avatar de mono y luego un robot en Japón, únicamente con sus pensamientos. La investigación tiene grandes implicaciones para personas cuadripléjicas... y tal vez para todos nosotros. (Filmado en TEDMED 2012).
Miguel Nicolelis - Neuroscientist
Miguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface. Full bio
Miguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface. Full bio
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00:16
The kind of neuroscience that I do and my colleagues do
0
330
2851
El tipo de neurociencia que hacemos mis colegas y yo
00:19
is almost like the weatherman.
1
3181
2166
es casi como de meteorólogo.
00:21
We are always chasing storms.
2
5347
3516
Estamos siempre persiguiendo tormentas.
00:24
We want to see and measure storms -- brainstorms, that is.
3
8863
4883
Queremos ver y medir tormentas; tormentas de ideas, claro está.
00:29
And we all talk about brainstorms in our daily lives,
4
13746
2768
Todos hablamos de tormentas de ideas en nuestra vida cotidiana,
00:32
but we rarely see or listen to one.
5
16514
3450
pero rara vez vemos o escuchamos una.
00:35
So I always like to start these talks
6
19964
1634
Por eso a mi me gusta comenzar siempre estas charlas
00:37
by actually introducing you to one of them.
7
21598
2982
presentando una.
00:40
Actually, the first time we recorded more than one neuron --
8
24580
3427
La primera vez que registramos más de una neurona,
00:43
a hundred brain cells simultaneously --
9
28007
2223
100 células cerebrales, simultáneamente,
00:46
we could measure the electrical sparks
10
30230
2469
pudimos medir las chispas eléctricas
00:48
of a hundred cells in the same animal,
11
32699
2680
de 100 células del mismo animal.
00:51
this is the first image we got,
12
35379
1802
Esta es la primera imagen que conseguimos,
00:53
the first 10 seconds of this recording.
13
37181
2315
los primeros 10 segundos de esta grabación.
00:55
So we got a little snippet of a thought,
14
39496
3351
Tomamos un pequeño fragmento de un pensamiento,
00:58
and we could see it in front of us.
15
42847
2905
y lo pudimos ver al frente.
01:01
I always tell the students
16
45752
1012
Siempre les digo a los estudiantes
01:02
that we could also call neuroscientists some sort of astronomer,
17
46764
4106
que también podríamos considerar a los neurocientíficos como una especie de astrónomos,
01:06
because we are dealing with a system
18
50870
1626
porque estamos tratando con un sistema
01:08
that is only comparable in terms of number of cells
19
52496
2917
que solo es comparable, en términos del número de células,
01:11
to the number of galaxies that we have in the universe.
20
55413
2936
con el número de galaxias en el universo.
01:14
And here we are, out of billions of neurons,
21
58349
3030
Y aquí estamos hace 10 años,
01:17
just recording, 10 years ago, a hundred.
22
61379
2818
grabando apenas un centenar de los miles de millones de neuronas.
01:20
We are doing a thousand now.
23
64197
1583
Ahora lo hacemos con un millar.
01:21
And we hope to understand something fundamental about our human nature.
24
65780
5400
Y esperamos entender algo fundamental sobre la naturaleza humana.
01:27
Because, if you don't know yet,
25
71180
1932
Porque, si no lo sabían,
01:29
everything that we use to define what human nature is comes from these storms,
26
73112
5250
todo lo que utilizamos para definir la naturaleza humana proviene de estas tormentas
01:34
comes from these storms that roll over the hills and valleys of our brains
27
78362
4651
que ruedan por las colinas y valles de nuestro cerebro
01:38
and define our memories, our beliefs,
28
83013
3885
y definen nuestros recuerdos, nuestras creencias,
01:42
our feelings, our plans for the future.
29
86898
2700
nuestros sentimientos, nuestros planes para el futuro.
01:45
Everything that we ever do,
30
89598
2398
Todo lo que hacemos,
01:47
everything that every human has ever done, do or will do,
31
91996
5067
lo que alguna vez ha hecho, hace o hará todo ser humano,
01:52
requires the toil of populations of neurons producing these kinds of storms.
32
97063
5434
requiere del trabajo de conglomerados de neuronas que producen este tipo de tormentas.
01:58
And the sound of a brainstorm, if you've never heard one,
33
102497
2483
Y el sonido de una tormenta de ideas, si no han escuchado uno,
02:00
is somewhat like this.
34
104980
3349
es algo parecido a esto.
02:04
You can put it louder if you can.
35
108329
3146
Se puede poner más fuerte si quieren.
02:07
My son calls this "making popcorn while listening to a badly-tuned A.M. station."
36
111475
6403
Mi hijo llama a esto "haciendo palomitas de maiz mientras se escucha una emisora AM mal sintonizada".
02:13
This is a brain.
37
117878
1485
Esto es un cerebro.
02:15
This is what happens when you route these electrical storms to a loudspeaker
38
119363
3434
Esto es lo que sucede cuando se enrutan estas tormentas eléctricas a un altavoz
02:18
and you listen to a hundred brain cells firing,
39
122797
2866
y se escucha un centenar de neuronas disparando.
02:21
your brain will sound like this -- my brain, any brain.
40
125663
4622
Tu cerebro sonará así; mi cerebro, cualquier cerebro.
02:26
And what we want to do as neuroscientists in this time
41
130285
3762
Y lo que queremos hacer como neurocientíficos actualmente
02:29
is to actually listen to these symphonies, these brain symphonies,
42
134047
5350
es, en efecto, escuchar estas sinfonías del cerebro,
02:35
and try to extract from them the messages they carry.
43
139397
3400
y tratar de extraer de ellas los mensajes que llevan.
02:38
In particular, about 12 years ago
44
142797
2851
En particular, hace unos 12 años,
02:41
we created a preparation that we named brain-machine interfaces.
45
145648
3048
creamos lo que llamamos interfaz cerebro-máquina.
02:44
And you have a scheme here that describes how it works.
46
148696
2702
Aquí se ve un esquema que describe cómo funciona.
02:47
The idea is, let's have some sensors that listen to these storms, this electrical firing,
47
151398
5566
La idea es tener unos sensores que escuchan estas tormentas, estos disparos eléctricos,
02:52
and see if you can, in the same time that it takes
48
156964
3082
y ver si se puede, en el mismo tiempo que tarda
02:55
for this storm to leave the brain and reach the legs or the arms of an animal --
49
160046
4969
esta tormenta en dejar el cerebro y llegar a las piernas o los brazos de un animal,
03:00
about half a second --
50
165015
2864
cerca de medio segundo,
03:03
let's see if we can read these signals,
51
167879
2351
ver si podemos leer estas señales,
03:06
extract the motor messages that are embedded in it,
52
170230
3400
extractar el mensaje motor que está inmerso en ellas,
03:09
translate it into digital commands
53
173630
2272
traducirlo a comandos digitales
03:11
and send it to an artificial device
54
175902
1886
y enviarlo a un dispositivo artificial
03:13
that will reproduce the voluntary motor wheel of that brain in real time.
55
177788
5893
que reproduzca el impulso motor voluntario de ese cerebro en tiempo real.
03:19
And see if we can measure how well we can translate that message
56
183681
3848
Ver si podemos medir qué tan bien podemos traducir ese mensaje
03:23
when we compare to the way the body does that.
57
187529
3518
comparado con la forma como lo hace el cuerpo.
03:26
And if we can actually provide feedback,
58
191047
2866
Y ver si realmente podemos dar retroalimentación;
03:29
sensory signals that go back from this robotic, mechanical, computational actuator
59
193913
5734
señales sensoriales que regresen de este actor robótico, mecánico, computacional,
03:35
that is now under the control of the brain,
60
199647
2251
ahora bajo el control del cerebro,
03:37
back to the brain,
61
201898
1311
de regreso al cerebro,
03:39
how the brain deals with that,
62
203209
2121
y ver cómo el cerebro maneja esto
03:41
of receiving messages from an artificial piece of machinery.
63
205330
4901
de recibir mensajes de una máquina artificial.
03:46
And that's exactly what we did 10 years ago.
64
210231
2321
Eso es exactamente lo que hicimos hace 10 años.
03:48
We started with a superstar monkey called Aurora
65
212552
2961
Empezamos con una mona llamada Aurora
03:51
that became one of the superstars of this field.
66
215513
2468
que se convirtió en una de las superestrellas en este campo.
03:53
And Aurora liked to play video games.
67
217981
2299
A Aurora le gustaban los videojuegos.
03:56
As you can see here,
68
220280
1373
Como se puede ver aquí,
03:57
she likes to use a joystick, like any one of us, any of our kids, to play this game.
69
221653
4944
le gustaba usar un comando, como a cualquiera de nosotros, de nuestros hijos, para este juego.
04:02
And as a good primate, she even tries to cheat before she gets the right answer.
70
226597
4671
Y como buena primate, incluso intenta hacer trampa para obtener la respuesta correcta.
04:07
So even before a target appears that she's supposed to cross
71
231268
4283
Incluso antes de que aparezca el objetivo que ella debe cazar
04:11
with the cursor that she's controlling with this joystick,
72
235551
2850
con el cursor que está controlando con este comando,
04:14
Aurora is trying to find the target, no matter where it is.
73
238401
3951
Aurora trata de dar con el objetivo, adivinando.
04:18
And if she's doing that,
74
242352
1469
Y si ella está haciendo eso,
04:19
because every time she crosses that target with the little cursor,
75
243821
3314
es porque cada vez que caza el objetivo con el pequeño cursor,
04:23
she gets a drop of Brazilian orange juice.
76
247135
2950
consigue una gota de jugo de naranja brasileño.
04:25
And I can tell you, any monkey will do anything for you
77
250085
2950
Y puedo decirles que cualquier mono hará lo que sea,
04:28
if you get a little drop of Brazilian orange juice.
78
253035
3100
si consigue una pequeña gota de jugo de naranja brasileño a cambio.
04:32
Actually any primate will do that.
79
256135
2731
A decir verdad, cualquier primate lo hará.
04:34
Think about that.
80
258866
1334
Piensen en eso.
04:36
Well, while Aurora was playing this game, as you saw,
81
260200
3400
Bien, mientras Aurora estaba jugando este juego, como vieron,
04:39
and doing a thousand trials a day
82
263600
2435
haciendo mil ensayos al día
04:41
and getting 97 percent correct and 350 milliliters of orange juice,
83
266035
3883
consiguiendo un 97 % de aciertos y 350 ml de jugo de naranja,
04:45
we are recording the brainstorms that are produced in her head
84
269918
3399
estábamos grabando las sesiones de tormenta de ideas que se producían en su cabeza
04:49
and sending them to a robotic arm
85
273317
1647
y enviándolas a un brazo robótico
04:50
that was learning to reproduce the movements that Aurora was making.
86
274964
3871
que estaba aprendiendo a reproducir los movimientos que hacía Aurora.
04:54
Because the idea was to actually turn on this brain-machine interface
87
278835
3783
Porque la idea era hacer realidad esta interfaz cerebro-máquina
04:58
and have Aurora play the game just by thinking,
88
282618
4700
y tener a Aurora jugando solo con el pensamiento,
05:03
without interference of her body.
89
287318
2617
sin la interferencia de su cuerpo.
05:05
Her brainstorms would control an arm
90
289935
2916
Sus tormentas cerebrales controlarían un brazo
05:08
that would move the cursor and cross the target.
91
292851
2709
que movería el cursor y cazaría el objetivo.
05:11
And to our shock, that's exactly what Aurora did.
92
295560
3191
Y para nuestro asombro, eso fue exactamente lo que hizo Aurora.
05:14
She played the game without moving her body.
93
298751
4200
Ella jugaba sin mover su cuerpo.
05:18
So every trajectory that you see of the cursor now,
94
302951
2237
Cada trayectoria del cursor que están viendo,
05:21
this is the exact first moment she got that.
95
305188
3212
corresponde a la primera vez que ella lo logró.
05:24
That's the exact first moment
96
308400
1784
Esta es exactamente la primera vez
05:26
a brain intention was liberated from the physical domains of a body of a primate
97
310184
6767
en que una orden del cerebro fue liberada de los dominios físicos del cuerpo de un primate
05:32
and could act outside, in that outside world,
98
316951
3700
y pudo actuar afuera, en el mundo exterior,
05:36
just by controlling an artificial device.
99
320651
2966
simplemente controlando un dispositivo artificial.
05:39
And Aurora kept playing the game, kept finding the little target
100
323617
4917
Y Aurora se mantuvo jugando, tratando de encontrar el pequeño objetivo
05:44
and getting the orange juice that she wanted to get, that she craved for.
101
328534
3917
y consiguiendo el jugo de naranja que quería, que anhelaba.
05:48
Well, she did that because she, at that time, had acquired a new arm.
102
332451
6701
Lo hizo porque ella, en ese momento, había adquirido un nuevo brazo.
05:55
The robotic arm that you see moving here 30 days later,
103
339152
2963
El brazo robótico que ven moviéndose aquí, 30 días
05:58
after the first video that I showed to you,
104
342115
2686
después del primer video que les mostré,
06:00
is under the control of Aurora's brain
105
344801
2650
está bajo el control del cerebro de Aurora,
06:03
and is moving the cursor to get to the target.
106
347451
3168
y ella mueve el cursor para alcanzar el objetivo.
06:06
And Aurora now knows that she can play the game with this robotic arm,
107
350619
3899
Aurora ahora sabe que puede jugar con este brazo robótico.
06:10
but she has not lost the ability to use her biological arms to do what she pleases.
108
354518
5716
Pero no ha perdido la capacidad de utilizar sus brazos biológicos para hacer lo que le agrada.
06:16
She can scratch her back, she can scratch one of us, she can play another game.
109
360234
4067
Puede rascarse la espalda, puede rascar a uno de nosotros, puede jugar otro juego.
06:20
By all purposes and means,
110
364301
1600
Para todos los fines y propósitos,
06:21
Aurora's brain has incorporated that artificial device
111
365901
4116
el cerebro de Aurora ha incorporado ese dispositivo artificial
06:25
as an extension of her body.
112
370017
2750
como una extensión de su cuerpo.
06:28
The model of the self that Aurora had in her mind
113
372767
3533
La imagen de sí misma que ella tenía en su mente
06:32
has been expanded to get one more arm.
114
376300
4084
se ha ampliado con un brazo adicional.
06:36
Well, we did that 10 years ago.
115
380384
2350
Esto fue hace 10 años.
06:38
Just fast forward 10 years.
116
382734
2833
Demos un salto rápido adelante de 10 años.
06:41
Just last year we realized that you don't even need to have a robotic device.
117
385567
4983
El año pasado nos dimos cuenta que ni siquiera es necesario tener un dispositivo robótico.
06:46
You can just build a computational body, an avatar, a monkey avatar.
118
390550
5484
Se puede simplemente crear un cuerpo computacional, un avatar, un avatar de mono.
06:51
And you can actually use it for our monkeys to either interact with them,
119
396034
4250
Se lo puede usar bien sea para que los monos interactúen con él,
06:56
or you can train them to assume in a virtual world
120
400284
4439
o para entrenarlos para asumir la perspectiva
07:00
the first-person perspective of that avatar
121
404723
3044
de primera persona de ese avatar, en un mundo virtual,
07:03
and use her brain activity to control the movements of the avatar's arms or legs.
122
407767
5651
y usar su actividad cerebral para controlar los movimientos de brazos o piernas del avatar.
07:09
And what we did basically was to train the animals
123
413418
2766
Y lo que hicimos básicamente fue entrenar a los animales
07:12
to learn how to control these avatars
124
416184
3050
para aprender a controlar esos avatares
07:15
and explore objects that appear in the virtual world.
125
419234
3899
y explorar los objetos que aparecen en el mundo virtual.
07:19
And these objects are visually identical,
126
423133
2301
Estos objetos son visualmente idénticos,
07:21
but when the avatar crosses the surface of these objects,
127
425434
3883
pero cuando el avatar caza la superficie de estos objetos,
07:25
they send an electrical message that is proportional to the microtactile texture of the object
128
429317
6400
mandan un mensaje eléctrico según la textura microtáctil del objeto
07:31
that goes back directly to the monkey's brain,
129
435717
4016
que vuelve directamente al cerebro del mono,
07:35
informing the brain what it is the avatar is touching.
130
439733
5052
informándole lo que el avatar está tocando.
07:40
And in just four weeks, the brain learns to process this new sensation
131
444785
4765
Y en solo 4 semanas, el cerebro aprende a procesar esta nueva sensación
07:45
and acquires a new sensory pathway -- like a new sense.
132
449550
6434
y adquiere una nueva vía sensorial, como un nuevo sentido.
07:51
And you truly liberate the brain now
133
455984
2416
El cerebro está efectivamente liberado ahora
07:54
because you are allowing the brain to send motor commands to move this avatar.
134
458400
4384
porque se le permite enviar comandos motores para mover el avatar
07:58
And the feedback that comes from the avatar is being processed directly by the brain
135
462784
5000
y la retroalimentación que proviene del avatar es procesada directamente por el cerebro,
08:03
without the interference of the skin.
136
467784
2433
sin interferencia de la piel.
08:06
So what you see here is this is the design of the task.
137
470217
2534
Lo que ven aquí es el diseño de la tarea.
08:08
You're going to see an animal basically touching these three targets.
138
472751
4250
Van a ver un animal que, básicamente, toca estos 3 objetivos
08:12
And he has to select one because only one carries the reward,
139
477001
4349
y que tiene que seleccionar uno, porque solo uno tiene recompensa,
08:17
the orange juice that they want to get.
140
481350
1867
el deseado jugo de naranja.
08:19
And he has to select it by touch using a virtual arm, an arm that doesn't exist.
141
483217
5633
Debe seleccionarlo por tacto, usando un brazo virtual, un brazo que no existe.
08:24
And that's exactly what they do.
142
488850
2000
Y eso es exactamente lo que hacen.
08:26
This is a complete liberation of the brain
143
490850
3435
Se trata de una liberación completa del cerebro
08:30
from the physical constraints of the body and the motor in a perceptual task.
144
494285
4282
de las restricciones físicas del cuerpo y del sistema motor, en una tarea perceptual.
08:34
The animal is controlling the avatar to touch the targets.
145
498567
4167
El animal está controlando el avatar para tocar los objetivos.
08:38
And he's sensing the texture by receiving an electrical message directly in the brain.
146
502734
5651
Y siente la textura al recibir un mensaje eléctrico directamente en el cerebro.
08:44
And the brain is deciding what is the texture associated with the reward.
147
508385
3883
El cerebro está decidiendo la textura asociada con la recompensa.
08:48
The legends that you see in the movie don't appear for the monkey.
148
512268
3832
Las leyendas que se ven en la película no aparecen para el mono.
08:52
And by the way, they don't read English anyway,
149
516100
2484
Y por cierto, de todas formas no sabe leer,
08:54
so they are here just for you to know that the correct target is shifting position.
150
518584
5216
Estan ahí solo para que ustedes sepan que el objetivo correcto está cambiando de posición.
08:59
And yet, they can find them by tactile discrimination,
151
523800
3934
Y aún así, ellos son capaces de encontrarlos por discriminación táctil,
09:03
and they can press it and select it.
152
527734
3217
y son capaces de presionar y seleccionarlo.
09:06
So when we look at the brains of these animals,
153
530951
2682
Observamos los cerebros de estos animales y
09:09
on the top panel you see the alignment of 125 cells
154
533633
3667
en el panel superior se puede ver la alineación de 125 células
09:13
showing what happens with the brain activity, the electrical storms,
155
537300
4201
que muestran lo que sucede con la actividad del cerebro, las tormentas eléctricas
09:17
of this sample of neurons in the brain
156
541501
2067
de esa muestra de neuronas en el cerebro
09:19
when the animal is using a joystick.
157
543568
2116
cuando el animal está usando un comando.
09:21
And that's a picture that every neurophysiologist knows.
158
545684
2600
Esta es una imagen que todo neurofisiólogo reconoce.
09:24
The basic alignment shows that these cells are coding for all possible directions.
159
548284
5183
La alineación básica muestra que estas células están codificadas para todas las direcciones posibles.
09:29
The bottom picture is what happens when the body stops moving
160
553467
5683
En la foto de abajo está lo que ocurre cuando el cuerpo se detiene
09:35
and the animal starts controlling either a robotic device or a computational avatar.
161
559150
6134
y el animal comienza a controlar un dispositivo robótico o un avatar computacional.
09:41
As fast as we can reset our computers,
162
565284
3066
No hemos acabado de reiniciar las computadoras,
09:44
the brain activity shifts to start representing this new tool,
163
568350
5818
cuando la actividad cerebral cambia para empezar a representar esta nueva herramienta,
09:50
as if this too was a part of that primate's body.
164
574168
5250
como si fuera una parte más del cuerpo de ese primate.
09:55
The brain is assimilating that too, as fast as we can measure.
165
579418
4715
El cerebro está asimilando eso también, tan rápido que casi no podemos medirlo.
10:00
So that suggests to us that our sense of self
166
584133
3618
Esto nos sugiere que nuestro sentido del yo
10:03
does not end at the last layer of the epithelium of our bodies,
167
587751
4150
no termina en la última capa del epitelio del cuerpo,
10:07
but it ends at the last layer of electrons of the tools that we're commanding with our brains.
168
591901
5718
sino que termina en la última capa de electrones de las herramientas que manejamos con el cerebro.
10:13
Our violins, our cars, our bicycles, our soccer balls, our clothing --
169
597619
4764
Nuestros violines, nuestros coches, nuestras bicicletas, los balones de fútbol, nuestra ropa,
10:18
they all become assimilated by this voracious, amazing, dynamic system called the brain.
170
602383
6851
todos son asimilados por este sistema voraz, asombroso, dinámico, llamado cerebro.
10:25
How far can we take it?
171
609234
1699
¿Qué tan lejos podemos llevar esto?
10:26
Well, in an experiment that we ran a few years ago, we took this to the limit.
172
610933
4218
Verán. En un experimento que hicimos hace unos años, lo llevamos al límite.
10:31
We had an animal running on a treadmill
173
615151
2482
Pusimos un animal a correr en una caminadora
10:33
at Duke University on the East Coast of the United States,
174
617633
2267
en la Universidad de Duke, en la costa este de los EE.UU.,
10:35
producing the brainstorms necessary to move.
175
619900
2700
produciendo las tormentas de ideas necesarias para moverse.
10:38
And we had a robotic device, a humanoid robot,
176
622600
4091
Teniamos un dispositivo robótico, un robot humanoide,
10:42
in Kyoto, Japan at ATR Laboratories
177
626691
2394
en Kyoto, Japón, en los laboratorios ATR,
10:44
that was dreaming its entire life to be controlled by a brain,
178
629085
6094
que estaba esperando toda su vida ser controlado por un cerebro,
10:51
a human brain, or a primate brain.
179
635179
3273
un cerebro humano, o uno de primate.
10:54
What happens here is that the brain activity that generated the movements in the monkey
180
638452
4598
Y sucedió que la actividad del cerebro del mono que generaba los movimientos
10:58
was transmitted to Japan and made this robot walk
181
643050
3467
fue transmitida a Japón e hizo que este robot caminara
11:02
while footage of this walking was sent back to Duke,
182
646517
4067
mientras tanto las imágenes de esta caminata fueron devueltas a Duke,
11:06
so that the monkey could see the legs of this robot walking in front of her.
183
650584
5233
para que el mono pudiera ver las piernas del robot caminar frente a el.
11:11
So she could be rewarded, not by what her body was doing
184
655817
4067
La recompensa, no era por lo que estaba haciendo su cuerpo,
11:15
but for every correct step of the robot on the other side of the planet
185
659884
4961
sino por cada paso correcto del robot controlado por su actividad cerebral
11:20
controlled by her brain activity.
186
664845
2609
al otro lado del planeta.
11:23
Funny thing, that round trip around the globe took 20 milliseconds less
187
667454
7118
Lo divertido es que el viaje redondo alrededor de la Tierra tomó 20 milisegundos menos
11:30
than it takes for that brainstorm to leave its head, the head of the monkey,
188
674572
4150
de lo que tarda esta tormenta en salir de la cabeza del mono,
11:34
and reach its own muscle.
189
678722
3870
y llegar a sus músculos.
11:38
The monkey was moving a robot that was six times bigger, across the planet.
190
682592
6030
El mono estaba moviendo un robot 6 veces más grande que él en el otro extremo del planeta.
11:44
This is one of the experiments in which that robot was able to walk autonomously.
191
688622
6400
Este es uno de los experimentos en que ese robot pudo caminar autónomamente.
11:50
This is CB1 fulfilling its dream in Japan
192
695022
5267
Este es CB1 cumpliendo su sueño en Japón
11:56
under the control of the brain activity of a primate.
193
700289
3700
bajo el control de la actividad del cerebro de un primate.
11:59
So where are we taking all this?
194
703989
1989
¿Hasta dónde vamos a llevar todo esto?
12:01
What are we going to do with all this research,
195
705978
2343
¿Qué vamos a hacer con toda esta investigación,
12:04
besides studying the properties of this dynamic universe that we have between our ears?
196
708321
5668
además de estudiar las propiedades de este universo dinámico que tenemos entre oreja y oreja?
12:09
Well the idea is to take all this knowledge and technology
197
713989
4833
Verán. La idea es tomar todo este conocimiento y tecnología
12:14
and try to restore one of the most severe neurological problems that we have in the world.
198
718822
5484
para tratar de resolver uno de los más graves problemas neurológicos del mundo.
12:20
Millions of people have lost the ability to translate these brainstorms
199
724306
4583
Millones de personas han perdido la capacidad para traducir estas tormentas cerebrales
12:24
into action, into movement.
200
728889
2116
en acción, en movimiento.
12:26
Although their brains continue to produce those storms and code for movements,
201
731005
5234
Aunque sus cerebros continúan produciendo esas tormentas y códigos para el movimiento,
12:32
they cannot cross a barrier that was created by a lesion on the spinal cord.
202
736239
5167
no pueden cruzar una barrera creada por una lesión en la médula espinal.
12:37
So our idea is to create a bypass,
203
741406
2450
Así, nuestra idea es crear un puente,
12:39
is to use these brain-machine interfaces to read these signals,
204
743856
4032
utilizar estas interfaces cerebro-máquina para leer esas señales,
12:43
larger-scale brainstorms that contain the desire to move again,
205
747888
4050
esas tormentas cerebrales de gran escala que contienen el deseo de moverse otra vez,
12:47
bypass the lesion using computational microengineering
206
751938
3969
sortear la lesión usando la microtécnica computacional
12:51
and send it to a new body, a whole body called an exoskeleton,
207
755907
7114
y enviarlas a un nuevo cuerpo, un cuerpo entero llamado exoesqueleto,
12:58
a whole robotic suit that will become the new body of these patients.
208
763021
5567
un traje entero robótico que se convertirá en el nuevo cuerpo de estos pacientes.
13:04
And you can see an image produced by this consortium.
209
768588
4126
Pueden ver una imagen producida por un consorcio.
13:08
This is a nonprofit consortium called the Walk Again Project
210
772714
4059
Se trata de un consorcio sin ánimo de lucro llamado Proyecto Volver a Caminar,
13:12
that is putting together scientists from Europe,
211
776773
2783
que ha puesto a trabajar juntos a científicos de Europa,
13:15
from here in the United States, and in Brazil
212
779556
1865
de aquí de los EE.UU. y de Brasil
13:17
together to work to actually get this new body built --
213
781421
4517
para lograr efectivamente construir este nuevo cuerpo.
13:21
a body that we believe, through the same plastic mechanisms
214
785938
3334
Un cuerpo que con los mismos mecanismos plásticos
13:25
that allow Aurora and other monkeys to use these tools through a brain-machine interface
215
789272
5802
que permiten a Aurora y a otros monos utilizar estas herramientas a través de una interfaz cerebro-máquina,
13:30
and that allows us to incorporate the tools that we produce and use in our daily life.
216
795074
5630
nos permita incorporar las herramientas que producimos y utilizamos en nuestra vida diaria.
13:36
This same mechanism, we hope, will allow these patients,
217
800704
3684
Este mismo mecanismo, esperamos, permitirá que estos pacientes,
13:40
not only to imagine again the movements that they want to make
218
804388
3768
no solo imaginen otra vez los movimientos que quieren hacer
13:44
and translate them into movements of this new body,
219
808156
3207
y que los traduzcan en movimientos para este nuevo cuerpo,
13:47
but for this body to be assimilated as the new body that the brain controls.
220
811363
6758
sino que este sea asimilado como el nuevo cuerpo que el cerebro controla.
13:54
So I was told about 10 years ago
221
818121
3851
Me dijeron hace unos 10 años
13:57
that this would never happen, that this was close to impossible.
222
821972
5066
que esto nunca pasaría, que esto estaba cerca de lo imposible.
14:02
And I can only tell you that as a scientist,
223
827038
2451
Solo diré que
14:05
I grew up in southern Brazil in the mid-'60s
224
829489
2986
crecí en el sur de Brasil a mediados de los 60
14:08
watching a few crazy guys telling [us] that they would go to the Moon.
225
832475
5048
viendo a unos locos diciéndo que irían a la luna.
14:13
And I was five years old,
226
837523
1461
Yo tenía 5 años,
14:14
and I never understood why NASA didn't hire Captain Kirk and Spock to do the job;
227
838984
4240
y no entendía por qué la NASA no contrataba al capitán Kirk y a Spock para hacer el trabajo;
14:19
after all, they were very proficient --
228
843224
2432
¿no eran acaso bien eficientes?
14:21
but just seeing that as a kid
229
845656
3450
Pero fue ver esto de niño
14:25
made me believe, as my grandmother used to tell me,
230
849106
2985
lo que me hizo creer, como mi abuela solía decirme,
14:27
that "impossible is just the possible
231
852091
1845
"imposible es solo lo posible
14:29
that someone has not put in enough effort to make it come true."
232
853936
3904
que nadie se ha esforzado lo suficiente en realizar".
14:33
So they told me that it's impossible to make someone walk.
233
857840
3799
Me dijeron que es imposible hacer que alguien impedido camine.
14:37
I think I'm going to follow my grandmother's advice.
234
861639
3251
Creo que voy a seguir el consejo de mi abuela.
14:40
Thank you.
235
864890
1450
Gracias.
14:42
(Applause)
236
866340
8029
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Miguel Nicolelis - NeuroscientistMiguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface.
Why you should listen
At the Nicolelis Laboratory at Duke University, Miguel Nicolelis is best known for pioneering studies in neuronal population coding, Brain Machine Interfaces (BMI) and neuroprosthetics in human patients and non-human primates.His lab's work was seen, famously though a bit too briefly, when a brain-controlled exoskeleton from his lab helped Juliano Pinto, a paraplegic man, kick the first ball at the 2014 World Cup.
But his lab is thinking even bigger. They've developed an integrative approach to studying neurological disorders, including Parkinsons disease and epilepsy. The approach, they hope, will allow the integration of molecular, cellular, systems and behavioral data in the same animal, producing a more complete understanding of the nature of the neurophysiological alterations associated with these disorders. He's the author of the books Beyond Boundaries and The Relativistic Brain.
Miguel was honored as one of Foreign Policy's 2015 Global Thinkers.
Miguel Nicolelis | Speaker | TED.com