La extracción de información neural a partir de señales de electroencefalografía (EEG) se enfrenta a un desafío constante: la contaminación por artefactos fisiológicos y ambientales que reducen la relación señal-ruido. En el contexto de interfaces cerebro-computadora (BCI) en tiempo real, es crítico disponer de métodos de filtrado que eliminen estas interferencias sin destruir los patrones neuronales relevantes para la decodificación. Tradicionalmente, técnicas como Artifact Subspace Reconstruction (ASR) han demostrado ser efectivas, pero su sensibilidad al umbral de detección y su operación en el espacio de componentes principales pueden comprometer la integridad de la señal al eliminar información útil. Como respuesta a estas limitaciones, surge nASR, una capa neuronal entrenable de extremo a extremo que integra la reconstrucción de artefactos con el proceso de clasificación o regresión downstream. Esta arquitectura introduce parámetros aprendibles que controlan la detección de artefactos en el espacio de varianza de componentes principales y la dispersión espectral, permitiendo una reconstrucción selectiva a nivel de canal que preserva la información de las señales limpias. En Q2BSTUDIO, desarrollamos inteligencia artificial para empresas que buscan optimizar sus flujos de procesamiento de señales biomédicas. La implementación de capas como nASR se beneficia de nuestro enfoque en aplicaciones a medida, donde combinamos conocimiento de dominio con ingeniería de software avanzada. Además, ofrecemos servicios cloud aws y azure para escalar estos sistemas en entornos de producción, garantizando baja latencia y alta disponibilidad. La ciberseguridad es un pilar fundamental en el manejo de datos sensibles, por lo que integramos prácticas de protección desde el diseño. Para el análisis de rendimiento y la visualización de métricas, empleamos servicios inteligencia de negocio con power bi, permitiendo a los equipos de investigación monitorear la calidad de la decodificación. Los agentes IA pueden actuar como asistentes en la configuración automática de hiperparámetros, acelerando la puesta en marcha de sistemas BCI. Con nASR, se logra una reducción significativa del tiempo de inferencia (hasta 8 veces) respecto al ASR tradicional, lo que la convierte en una opción ideal para aplicaciones que demandan procesamiento en tiempo real. La capacidad de entrenar conjuntamente el filtrado y el decodificador abre nuevas posibilidades para interfaces cerebromáquina más robustas y adaptativas.