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El magnetoencefalógrafo, un dispositivo parecido a un casco con cientos de sensores, capta los débiles campos magnéticos que generan las neuronas en acción. Cuando una persona escucha habla, en esas señales se esconden huellas de las palabras oídas. Pero extraerlas no es fácil: la señal de miles de fuentes se funde en una maraña confusa.

Un grupo de investigadores reconstruyó la arquitectura de una red neuronal que aprende a asociar patrones magnéticos con pistas de audio. En lugar de un mapa plano de sensores, la red ahora trata el casco como una esfera y descompone la señal en armónicos esféricos, algo así como un prisma que separa la luz blanca en colores. El número de canales ajustables se redujo de 270 a 25, pero a cada uno se le añadió un filtro temporal para captar el ritmo de grupos neuronales específicos. Los latidos del corazón y los movimientos oculares se limpiaron de antemano, para que la red no hiciera trampa apoyándose en ritmos ajenos.

La gran sorpresa estaba dentro. Los pesos de la red entrenada pudieron proyectarse de vuelta al espacio cerebral, y cayeron justo en las zonas que los neurofisiólogos asocian con la percepción del habla. El hemisferio izquierdo portaba ritmos de mayor frecuencia que el derecho. Y cuando los autores empezaron a “apagar” una a una distintas propiedades del sonido, resultó que lo que más influye en la reconstrucción del habla son las pausas, el volumen, las vocales y los momentos de inicio del sonido. Una lista inconexa de palabras se codifica de forma más pobre que una historia viva: el habla con sentido deja una huella más nítida en el campo magnético.

Así, un casco que antes solo escuchaba el ruido de las neuronas se convierte en una herramienta capaz no solo de adivinar palabras, sino también de mostrar de dónde surge el significado en el cerebro.