MÚSICA-CEREBRO-MÁQUINA

El cerebro disfruta la secuencia ordenada de la música y esa es una gran oportunidad para nuestro desarrollo como humanos.

Iteraxon es de las empresas más reconocidas y validadas del sector de interfaces cerebro-máquina comerciales a nivel de usuario, reconocida por el MIT, IBM, Yale, la NASA y otras firmas importantes [1]. Muse tiene a la venta en el momento Muse S y Muse 2, siendo el modelo S el más completo. Este modelo ofrece ayudar con el enfoque por medio de meditación guiada que utiliza la música como herramienta, ofrece también sintonización de ritmo cardiaco para optimizar el rendimiento de la guía, monitorea posturas de meditación, monitorea respiración, hace seguimiento y soporte del sueño. Si bien todas estas funcionalidades parecen ofrecer un monitoreo integral, no lo son todo, aún faltan funcionalidades importantes, muchas en realidad, como el monitoreo y soporte en las actividades de aprendizaje en tiempo real. Esto último y la relación que tiene la música con la concentración es lo que exploraremos en este artículo.  

La música

La música es, según la definición tradicional del término, el arte de crear y organizar sonidos y silencios respetando los principios fundamentales de la melodía, la armonía y el ritmo [2]

Melodía

Es la sucesión de notas musicales que el oyente escucha como una sola estructura; una serie de lanzamientos a menudo organizados en frases y que junto con el ritmo expresan una idea musical [3].

Armonía

Es el acompañamiento de la melodía, estudia la formación y combinación de acordes, que por lo general se da al alinear verticalmente las notas [3].

Ritmo

Tiene que ver con la organización de la música en el tiempo, puede verse como la combinación de sonidos y silencios en el tiempo [3].

El cerebro y la música

Ahora, veremos un lado más matemático de la música, pero para nada complicado. Empezando por definir la frecuencia, que indica la cantidad de veces que se repite un evento en una unidad de tiempo.   

El ruido y la música nos producen sensaciones diferentes, esto es debido a la cualidad matemática de lectura del sonido de nuestros cerebros. El cerebro usa la Transformada de Fourier (TF) para descomponer una frecuencia mixta en las distintas frecuencias que conforman un sonido [4], ver Figura 1.

Figura 1. Descomposición de frecuencias con Transformada de Fourier [5]

Introducimos también, el concepto de los armónicos, que son las distintas frecuencias producidas por el sonido. Resulta que, la música al tener un grado de orden, genera estos armónicos, pero el ruido no tiene armónicos, es todo caos, no respeta principios de melodía, armonía y ritmo. Entonces, el cerebro no puede aplicar la TF a una señal ruidosa y en consecuencia no responde con una recompensa de dopamina, cosa que sí hace cuando escucha música [4].  

EEG y música 

Pequeña introducción al mundo de las interfaces cerebro-máquina. La tecnología del Electroencefalograma (EEG) es una que amplifica, digitaliza y presenta la actividad eléctrica del cerebro, esto se logra utilizando electrodos no invasivos, los que se colocan sobre el cuero cabelludo. Las señales capturadas EEG se trabajan en frecuencia, estas señales tienen un ancho de banda de entre 0.1 a 100Hz. y se clasifican según rangos de frecuencia como se observa en la Figura 2.

Figura 2. Visual de ondas cerebrales en diferentes frecuencia [6]

En seguida, vemos algunos descubrimientos importantes e interesantes que relacionan la música con el funcionamiento del cerebro, observado con EEG.

Según los científicos, la música que gusta personalmente a los sujetos de prueba, resulta que mejora los espectros de potencia del electroencefalograma a nivel global y también en los anchos de banda. El efecto se aprecia mejor en las frecuencias beta y alfa en las regiones frontal y temporal derecha. La música que no les gusta, las improvisaciones musicales o el ruido blanco (una señal aleatoria que tiene la misma intensidad en diferentes frecuencias) no tienen el mismo impacto, aunque el ruido blanco produce también respuestas similares en el hemisferio izquierdo [7].

En una investigación a la música tradicional de Indonesia, se encontró un aumento de energía en  beta y un aumento de flujo sanguíneo cerebral en la parte posterior del precuneus. De acuerdo a los autores este aumento podría reflejar el impacto de la música en los procesos cognitivos, como el recuerdo evocado de la memoria por la música o las imágenes visuales [8].  

Otro estudio, indica que las piezas de música con valencia positiva tienden a provocar un aumento de energía en theta, mayor en los electrodos frontales medios que las piezas con valencia negativa. Además, este efecto aumenta hacia el final de una pieza musical, y los autores señalan que esta actividad theta podría estar relacionada no solo con las funciones de atención sino también con las emocionales [9], [10].

Y en una investigación reveladora, se muestra que tener educación en el espacio de la música puede mejorar nuestras aptitudes en lectura, matemáticas y meditación, ver Figura 3.

Figura 3. Intensidad de atención en un grupo con educación musical y otro sin ella. El primer gráfico muestra la intensidad durante un test de matemática y lectura, y el segundo gráfico muestra el tiempo máximo de meditación. En ambas pruebas el grupo con educación musical obtiene mejores resultados [6].

Evolucionando con música

Este pequeño apartado es para compartir algunas deducciones y suposiciones para la mejora de nuestras aptitudes como humanos utilizando la música y las interfaces cerebro-máquina, vea la Figura 4. Donde la primera recomendación (lado izquierdo), se pudo observar de manera explícita en la Figura 3. La segunda recomendación se deduce de un estudio mencionado en el apartado anterior en el que se señala que las ondas beta y alfa aumentan en energía cuando se escucha música del gusto del oyente, estas ondas representan estados de disposición y atención. Finalmente, la tercera recomendación viene dada por Nakamura en su estudio sobre la interacción entre el cerebro y la música[8].  

Conclusiones

La música demuestra su potencial para la mejora de nuestras capacidades humanas y esto nos muestra una rama que debería ser mucho más estudiada para el desarrollo de nuevas interfaces cerebro-máquina que nos permitan amplificar nuestras capacidades. El futuro se ve cada vez más automático y eficiente en los procesos de todos los campos, el humano necesita evolucionar y esta podría ser una ventana de oportunidad. 

Referencias

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