Un equipo de investigadores del Instituto Weizmann de Ciencias desarrolló un innovador modelo de inteligencia artificial denominado Brain-IT, que es capaz de reconstruir en imágenes aquello que una persona está observando a partir de la actividad cerebral registrada mediante escáneres.
La herramienta utiliza datos obtenidos por resonancia magnética funcional (fMRI), técnica que detecta cambios asociados con la actividad neuronal y analiza miles de pequeñas unidades tridimensionales llamadas vóxeles. Brain-IT busca reproducir no solo el contenido visual, sino también los detalles, colores y composiciones que el individuo está viendo en ese momento.
Un modelo que trasciende a los individuos mediante patrones funcionales
El desarrollo fue presentado en la International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026 y aborda un reto clave: la variabilidad en la actividad cerebral entre distintas personas para la misma imagen. En este sentido, Brain-IT no se limita a comparar escáneres según la ubicación anatómica, sino que agrupa los vóxeles según su función, identificando 128 regiones funcionales compartidas.
Algunas de estas zonas ya se conocían en neurociencia, pero el modelo también pudo definir divisiones funcionales menos claras, como la diferenciación entre regiones cerebrales que procesan escenas interiores frente a espacios exteriores.
De esta manera, Brain-IT logra resultados comparables con métodos previos que requerían largas horas de entrenamiento por persona, pero este sistema necesita apenas una hora de registros para interpretar la actividad de un nuevo individuo.
Tecnología prometedora con limitaciones técnicas actuales
Si bien a primera vista puede parecer que el modelo lee la mente, su función está limitada a reconstruir imágenes en un contexto experimental específico: la persona observa imágenes mientras su actividad cerebral se registra con fMRI. En particular, la velocidad de esta técnica implica restricciones importantes, ya que tarda dos segundos por medición, mucho más lento que el cambio veloz de imágenes en un video.
Por eso, reconstruir videos o imágenes provenientes de sueños representa un desafío pendiente. Según uno de los responsables, Michal Irani, la resonancia no capta la velocidad suficiente para procesar secuencias en movimiento con precisión.
El equipo también avanza en extender la herramienta a otro tipo de estímulos sensoriales, como la actividad cerebral relacionada con sonidos. Brain-IT abre un camino relevante en la convergencia de neurotecnología e inteligencia artificial, con potencial para profundizar la comprensión de la relación entre percepciones humanas y procesos cerebrales.
“El sistema detectó una separación entre regiones que responden principalmente a escenas interiores y aquellas vinculadas con espacios exteriores.”
Investigadores del Instituto Weizmann
Este avance marca un hito científico en la interpretación de la actividad cerebral mediante IA, aunque aún está lejos de permitir leer pensamientos o reconstruir contenidos complejos más dinámicos.
