Biohacking cerebral: implantes neuronales en 2026
Descubre cómo los implantes neuronales están revolucionando la cognición humana. Silicon Valley invierte miles de millones en 2026. ¿Te atreverías a implantarte un chip?
#cerebro-computadora
Marco Sliced-Wasserstein en matrices de correlación para decodificación EEG
Nuevo marco CorSW mejora la decodificación EEG con Wasserstein recortado en matrices de correlación, logrando generalización robusta a bajo costo.
Diseño orientado a canales para reconstrucción EEG-música
Descubre cómo un diseño orientado a canales mejora la reconstrucción de música a partir de señales EEG débiles, preservando información neuronal clave y superando limitaciones existentes.
Mejorando la seguridad de las interfaces cerebro-computadora
Modelo ligero de CNN mejora la robustez de interfaces cerebro-computadora ante ataques adversarios. Asegura un despliegue confiable.
Clasificación bayesiana con proceso Gaussiano Split-and-merge para BCI
Descubre cómo el nuevo modelo bayesiano P-SMGP mejora la clasificación de señales EEG en BCI, reduciendo costos computacionales y ofreciendo interpretabilidad.
Menos confianza en la lectura cerebral que en robots chefs con cuchillos
Descubre por qué los lectores temen más la lectura cerebral que un robot chef con cuchillos. Resultados de encuesta sobre confianza en tecnologías futuras.
Marco metodológico para controlar el equilibrio velocidad-precisión en BCIs
Controla el equilibrio velocidad-precisión en BCIs con un nuevo marco metodológico paramétrico. Optimiza el rendimiento según la aplicación.
MindDiffuser: guía semántica y estructural para reconstruir imágenes cerebrales
MindDiffuser reconstruye imágenes desde actividad cerebral con guía semántica y estructural. Mejora precisión en interfaces cerebro-computadora.
Interfaz BCI musical minimalista para sonificación emocional en tiempo real
Descubre cómo un interfaz BCI musical minimalista usa EEG para sonificar emociones y los desafíos de la asimetría alfa frontal.
Transformador Morlet para decodificar emociones EEG entre sujetos
El Morlet Spectral Transformer (MST) decodifica emociones EEG sin preentrenamiento, superando modelos masivos en precisión e interpretabilidad.
EvoBrain: Aprendizaje Continuo de Modelos Fundacionales EEG en BCI Heterogéneos
Descubre cómo EvoBrain supera el olvido catastrófico en EEG con aprendizaje continuo para unificar decodificación cerebral en BCIs heterogéneas.
MindVoice: Reconstrucción de habla inteligible desde señales neurales no invasivas
MindVoice transforma señales cerebrales en habla inteligible usando IA. Un avance en interfaces cerebro-computadora no invasivas.