¿Cómo se comporta el cerebro de los pilotos de avión?. Un software para analizarlo

En la aeronáutica es de suma importancia que los pilotos estén en óptimas condiciones mentales y físicas para evitar accidentes aéreos, por ello existen pruebas especiales, donde a través de preguntas miden el desgaste cognitivo; sin embargo, son inexactos e infieren en los resultados. Con el propósito de ofrecer una alternativa más confiable, una colaboración entre institutos de investigación de México y España analizó los impulsos eléctricos producidos por el cerebro al pilotear, a fin de detectar cuando la persona pasa por un estado de estrés, distracción, atención o relajamiento.

El objetivo principal del proyecto es medir las proporciones de las señales cognitivas o impulsos eléctricos (delta, teta, alfa, beta y gama) que se generan en distintas regiones del cerebro de un conductor de vehículo volador no tripulado o dron, por medio de una diadema con sensores que se coloca en la cabeza y recolecta los datos que manda vía bluetooth a una computadora para después realizar el análisis. El objetivo del proyecto es aplicarlo en pilotos de aviones reales, para su monitoreo remotamente en tiempo real.

El representante mexicano del proyecto, Marco Antonio López Trinidad, perteneciente al Departamento de Sistemas Sensoriales Embebidos y Móviles Inalámbricos, del Laboratorio Nacional de Informática Avanzada (LANIA) unidad Monterrey, explicó que las pruebas se realizaron con pilotos de drones, para ello se les colocó una diadema con sensores, la cual lee las señales delta, teta, alfa, beta y gama, del cerebro. Después de ser analizados, se identificó si la persona está cansada, distraída, relajada o estresada.

Durante el estudio, los pilotos realizaron sus operaciones de rutina y conforme progresó el vuelo fueron activadas diferentes regiones de su cerebro, las cuales son las encargadas de producir las señales eléctricas que capturó la diadema con los sensores. Una vez recolectadas las señales se efectuaron diversas operaciones matemáticas que sirven para clasificar los estados de cognición.

Las operaciones matemáticas sirvieron para determinar el rango de frecuencia de pertenencia a cada una de las señales para delimitar los estados por los que pasa el piloto mientras controla el dron, ya que los impulsos eléctricos varían dependiendo la actividad que se realiza (vuelo continuo, despegue, aterrizaje). Por ejemplo, la llamada alfa siempre está activa, pero los niveles de beta, teta y gama varían cuando la misión de vuelo se dificulta, especificó López Trinidad.

La idea de monitorear remotamente en tiempo real los estados cognitivos como la atención, distracción, meditación, estrés y cansancio es almacenar una base de datos y distintos algoritmos con el fin de crear un software que de manera automática indique la condición de personas que manejan un dron, y en un futuro la de pilotos de aviones y controladores de tráfico aéreo, finalizó el especialista en redes de sensores inalámbricos.

Cabe destacar que la realización de este proyecto fue posible gracias al esfuerzo conjunto de Marco Antonio López Trinidad, Cora Beatriz Excelente Toledo, ambos del LANIA y de la doctora Angélica Reyes de la Universidad Politécnica de Cataluña, quién es miembro del grupo de investigación Icarus y de la Red de Talentos Mexicanos en el Exterior Capítulo Barcelona.