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de enviarles los puntos hacia donde
han de moverse o informales de la situación
de un elemento enemigo.
Y como nada es perfecto, hay quien
le pone pegas. El médico se quejó de
que tenía problemas para ver lo que
estaba haciendo, mientras usaba el
IVAS, al tratar de curar a un soldado
«herido». Otros dijeron que el dispositivo
debería ser más ligero para evitar
la tensión en el cuello. Sobre el sistema
del IVAS que va en la parte inferior,
en el pecho del soldado, hay otra
pega y es que debería ser menos voluminoso
para permitir llevar y usar
el arma con más firmeza. Otra pega,
para algunos, es que el sistema debería
funcionar mejor si no dependiera
únicamente de una mira térmica, lo
que a veces puede dificultar la identificación
clara de un objetivo haciendo
problemática la distinción entre un
elemento amigo o uno enemigo.
Uno de los sargentos que ha formado
parte del contingente que ha realizado
las pruebas con el IVAS confiesa
que prefiere disparar de una manera
más tradicional, con la mejilla apoyada
contra la culata del arma, pero
también manifiesta que tiene fe en
el concepto general del IVAS y que
es mucho lo que este sistema puede
ofrecer al soldado de infantería.
Army’s Sci-Fi Infantry Goggles
Change the Mechanics of Shooting,
Soldiers Say, por Matthew
Cox en www.military.com
TREPANACIÓN
ALGORÍTMICA
El Ejército de los EE. UU. está financiando
la búsqueda de un algoritmo
que ayude a decodificar las señales cerebrales
con la idea de que se pueda
establecer una interfaz entre el cerebro
del soldado y una máquina «lectora».
Un algoritmo de aprendizaje automático
capaz de determinar qué comportamientos
específicos, como son el
caminar y el respirar, corresponden a
una determinada señal del cerebro. La
investigación en este campo se hace
porque en ello se vislumbra el poder tener
una fuerza militar más preparada.
Las personas realizamos una gran variedad
de tareas, muchas de ellas casi
simultáneamente. Estas tareas llevan
asociadas toda una serie de señales
cerebrales y conductuales que forman
una complica red difícil de desenmarañar
y traducir. Pero esa dificultad en
desenmarañar lo que parece tan difícil
va siendo cada vez menor porque investigadores
financiados por el Ejército
de los EE. UU. han desarrollado
un algoritmo de aprendizaje automático
que puede decodificar y modelar
las señales cerebrales. Los resultados
de estas investigaciones se publicaron
recientemente en la revista Nature
Neuroscience.
La directora de la investigación a la
que nos estamos refiriendo dice que
el algoritmo puede, por primera vez,
disociar las señales cerebrales que se
relacionan con comportamientos específicos.
El algoritmo se ha utilizado
para separar lo que los investigadores
llaman señales cerebrales relevantes
de las señales irrelevantes del comportamiento.
Esto presenta la posibilidad
de medir, de forma confiable, por
ejemplo, la sobrecarga mental de un individuo,
de un soldado. Si el algoritmo
detecta un comportamiento que indica
que un soldado está estresado o sobrecargado,
entonces una máquina podría
alertar a ese soldado antes de que éste
pueda reconocer su propia fatiga.
Con el tiempo, dicen los investigadores,
estos estudios pueden contribuir
al desarrollo de tecnologías que no sólo
puedan interpretar las señales del cerebro
sino también enviar señales para
ayudar a las personas a tomar medidas
correctivas, de forma automática, para
ciertos comportamientos.
Otra aplicación, y ésta sí que suena a
futurista, podría permitir a los soldados
comunicarse entre sí sin ni siquiera
abrir la boca. Si puedes hablar con
tu máquina, y la máquina habla con la
otra máquina, y esta máquina habla
con el otro soldado, entonces se tiene
el enlace completo sin pronunciar una
sola palabra.
US Army-Funded Algorithm
Decodes Brain Signals en www.
defenseone.com
Ricardo Illán Romero
Teniente coronel de Infantería