“Diseño y desarrollo de una Interfaz Cerebro-Computador aplicado a Control Domótico”, se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado exitosamente por el ahora ingeniero electrónico Ricardo Argüello Llamosas, como última prueba para egresar de la carrera Ingeniería Electrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La defensa del trabajo se realizó el pasado viernes 22 de diciembre en la Institución.

En los últimos diez años, nuestro país ha registrado un aumento considerable en el número de personas afectadas por cierto tipo de discapacidad, consistiendo en un mayor porcentaje aquellas con discapacidades motoras, en su mayoría, víctimas de accidentes de tránsito. Debido a dicho factor y siendo el mismo, en muchos casos, una gran limitante en el proceso de desenvolvimiento entre la persona afectada y su entorno, se hace necesaria la utilización de medidas y procedimientos auxiliares enfocadas a la consecución de dicha tarea, siendo lo más usual la contratación de personal de ayuda, lo cual representa un gasto considerable, que muchas veces resulta inaccesible para muchas personas. Por tal motivo, es necesaria la búsqueda de herramientas que puedan resultar asequibles para el paciente y ayuden a facilitar su proceso de desarrollo a lo largo del tiempo.

Por este motivo, el objetivo principal del trabajo fue el diseño y desarrollo de una Interfaz Cerebro-Computador enfocada al control de dispositivos del hogar (domótica), lo cual resulta una alternativa interesante e innovadora, pudiendo representar la misma toda una nueva vía de comunicación enfocada a personas aquejadas por algún tipo de discapacidad, tanto de carácter motriz como visual.

Para el análisis del funcionamiento del sistema, se han hecho mediciones en 4 pacientes (pacientes uno, dos y cuatro de sexo masculino y paciente tres de sexo femenino), todos ellos entre 25 y 35 años de edad, deportistas amateur y con peso promedio. Del análisis de los diferentes rendimientos obtenidos en las mediciones de los cuatro pacientes no se han observado variaciones muy considerables entre las mismas, por lo que el resultado global del rendimiento del clasificador ha sido obtenido promediando los resultados parciales procedentes de las pruebas en los distintos pacientes. En las pruebas desarrolladas se han escogido dos clases para el proceso de clasificación, siendo dicho valor una constante a lo largo de todas las pruebas y considerando netamente como una variable el número de muestras adoptadas por cada clase. Los resultados obtenidos en el rendimiento del clasificador demuestran una tendencia positiva, obteniéndose medidas superiores al 70% para 25 muestras de aprendizaje por clase.