El innovador estudio busca mejorar la comprensión de la dislexia y abrir nuevas puertas para el tratamiento de otros trastornos cerebrales como el párkinson y la depresión.
Un grupo de investigadores de la Escuela Politécnica Federal de Lausana, en Lausana, logró desarrollar un modelo de inteligencia artificial capaz de simular las dificultades de aprendizaje que presenta una persona con dislexia, con el objetivo de entender mejor este trastorno que afecta aproximadamente al 20 % de la población mundial.
El estudio fue realizado por especialistas del NeuroAI Lab de la institución suiza y será presentado esta semana durante una conferencia internacional sobre inteligencia artificial que se celebra en Río de Janeiro, Brasil.
Según los investigadores, identificaron dentro del sistema de IA ciertas áreas que funcionan de manera similar al cerebro humano cuando procesa palabras escritas. Una vez localizadas, decidieron desactivar esas funciones para observar cómo reaccionaba el modelo.
La principal autora del estudio, Melika Honarmand, explicó que tras este proceso la inteligencia artificial comenzó a presentar dificultades para leer, aunque seguía comprendiendo imágenes y el lenguaje general, algo muy parecido a lo que ocurre en personas con dislexia.
“Cuando identificamos esas partes, las apagamos y descubrimos que la IA tenía problemas para leer, pero aún podía comprender imágenes y el lenguaje en general”, destacó la investigadora en un comunicado emitido por la EPFL.
Los expertos señalaron que, aunque los métodos tradicionales como estudios conductuales y técnicas de neuroimagen han permitido avanzar en el conocimiento de la dislexia, todavía existen limitaciones importantes para entender con precisión los mecanismos internos que provocan las dificultades de lectura.
Durante la investigación también comprobaron que este modelo de IA “disléxico” lograba leer mucho mejor cuando utilizaba tipografías especialmente diseñadas para personas con dislexia, lo que abre nuevas posibilidades en el diseño de herramientas educativas más efectivas.
Actualmente, el equipo trabaja en el desarrollo de una tipografía aún más eficiente, creada a partir del propio comportamiento del modelo, con la intención de beneficiar tanto a la inteligencia artificial como a las personas que viven con este trastorno de aprendizaje.
Por su parte, el director del NeuroAI Lab, Martin Schrimpf, aseguró que este hallazgo podría servir como base para estudiar otras condiciones neurológicas como el párkinson, la depresión y diversas disfunciones cerebrales mediante enfoques similares.
