> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.nexjournal.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Neuralink logra un récord al permitir controlar un cursor con la mente de forma más rápida y sin necesidad de recalibrar el chip a diario - URL: https://www.nexjournal.com/neuralink-logra-un-record-al-permitir-controlar-un-cursor-con-la-mente-de-forma-mas-rapida-y-sin-necesidad-de-recalibrar-el-chip-a-diario/ - Published: 2026-10-03T20:50:48.000Z - Updated: 2026-10-03T20:50:47.000Z - Description: La empresa de biotecnología reduce drásticamente los tiempos de calibración del dispositivo Link mediante codificadores auto-supervisados basados en arquitecturas Mamba y Perceiver, logrando estabilidad funcional por semanas e incluso meses. - Author: Jesús González - Tags: Ciencia, Neuralink, Biotecnología, Tesla, Elon Musk La compañía de neurotecnología **Neuralink** ha presentado los resultados de un avance en el procesamiento de señales cerebrales para sus **interfaces cerebro-computador (BCI)**. A través del preentrenamiento de modelos de lenguaje e inteligencia artificial utilizando **50.000 horas de datos neuronales no etiquetados** registrados por sus participantes clínicos, la empresa ha logrado resolver uno de los mayores cuellos de botella de la industria: la necesidad de recalibrar continuamente los descodificadores (*decoders*) debido a la inestabilidad de las señales cerebrales. La implementación de estos codificadores auto-supervisados ha permitido elevar la precisión y fluidez en el control del cursor, alcanzando una tasa de transferencia de información sin precedentes de **11,32 bits por segundo (BPS)**, lo que representa un nuevo récord mundial en el ámbito de las BCI. ## *Superación del "mito de Sísifo" en la calibración de BCI* Hasta la fecha, los usuarios de implantes cerebrales se veían obligados a realizar sesiones diarias de calibración de aproximadamente 10 minutos para entrenar modelos supervisados específicos. Este proceso resultaba tedioso ya que las señales eléctricas de los picos neuronales (*spikes*) cambian de forma constante en el tiempo (no estacionarias), provocando la degradación del control y obligando a desechar continuamente los datos previos. En promedio, un usuario invertía hasta **55 minutos semanales** solo para mantener un rendimiento operativo básico. Para transformar el implante **Link** en un producto de consumo de uso continuo, el equipo de ingeniería de Neuralink cambió el enfoque algorítmico basándose en las siguientes premisas de diseño: - **Arquitectura de sistemas dinámicos (Mamba):** Elección del modelo Mamba debido a su capacidad para representar la evolución temporal de las poblaciones neuronales con baja latencia de inferencia y coste computacional constante. - **Tratamiento de picos como tokens (Perceiver):** Inspirado en el modelo POYO, cada canal de registro de la matriz de microelectrodos posee un *embedding* propio que solo se activa al registrar un disparo eléctrico, permitiendo gestionar variaciones en el volumen de actividad. - **Modelado espacial auto-Poisson:** Objetivo de entrenamiento causal donde el modelo analiza la mitad de los canales para predecir la actividad de la otra mitad, forzándolo a aprender la estructura interna y el estado de la población neuronal. - **Espacios de intención estables:** Proyección de las señales en subespacios latentes donde la información del día específico de registro pierde relevancia frente a la intención real de movimiento. ## *Resultados clínicos, longevidad y "teletransportación" del cursor* Los beneficios del nuevo paradigma algorítmico se reflejaron de inmediato en los participantes del ensayo clínico. Seis usuarios batieron sus récords personales de velocidad y precisión, destacando el registro máximo de **11,32 BPS** logrado por el participante P15\. La mayor estabilidad de las incrustaciones (*embeddings*) permitió eliminar capas de posprocesamiento como el suavizado de trayectoria o la supresión de baja velocidad, logrando un control directo, preciso y sin retardo. En cuanto a la longevidad del sistema, la necesidad de calibración se redujo sustancialmente: - **Reducción de datos requeridos:** Bastan **30 segundos de datos etiquetados** en el espacio de *embeddings* para igualar el rendimiento de 3,5 minutos de registros en bruto (*raw spikes*), generalizando de forma efectiva a un mes vista. - **Estabilidad a largo plazo:** Diversos usuarios mantuvieron un control de alta precisión durante semanas sin volver a calibrar. En un caso extremo, el sistema demostró mantener un **control operativo utilizable 20 meses (1,5 años) después** de la última sesión de calibración. - **Control robótico multidimensional:** En simulaciones de brazos robóticos de 7 grados de libertad, los decodificadores basados en *embeddings* permanecieron funcionales tras una semana de uso, evitando tener que reiniciar los ejercicios desde cero. Adicionalmente, Neuralink investiga funciones de interacción más allá de los periféricos tradicionales. Decodificando las coordenadas objetivo directamente a partir de la actividad de la corteza motora (*hand-knob region*), la compañía ha probado la **"teletransportación del cursor"**, prediciendo la posición exacta a la que el usuario desea dirigirse y desplazando la flecha en un solo paso. De cara al futuro, la compañía trabaja en la creación de **modelos fundacionales compartidos** (*pooled models*) entre múltiples usuarios para lograr la calibración "cero disparos" (*zero-shot*) tras la cirugía, sentando las bases de una interfaz de programación de aplicaciones (API) universal para la corteza motora humana.