Investigadores de nueve universidades europeas en musicología, neurociencia, psicología e informática están utilizando la IA para investigar los métodos más eficaces para ayudar a dormir. La red doctoral de la UE “Lullabyte” también valora la promoción del talento joven.
Para obtener más datos, los investigadores están ampliando sus investigaciones del laboratorio del sueño al entorno doméstico. Crédito de la imagen: Universidad de Stuttgart.
Las canciones de cuna existen en casi todas las culturas y no sólo son efectivas para los niños. Pero no todas las canciones de cuna son igualmente efectivas para todos. Las preferencias personales ciertamente influyen.
«Mi sobrino era fan de Queen cuando tenía tres años, para sorpresa de sus padres», dice el profesor Dirk Pflüger del Instituto de Sistemas Distribuidos y Paralelos en la Universidad de Stuttgart. “No quería escuchar nada más a la hora de dormir y se quedó dormido rápidamente. Eso no funcionaría para mí”.
Un equipo de investigación interdisciplinario estudia los efectos de la música sobre el sueño
Sin embargo, las características específicas que la música o estímulos acústicos deben poseer para ayudar a las personas a dormir mejor aún no se han investigado a fondo. «Estamos tratando de averiguar si se trata de ruidos, si se necesitan ritmos concretos o algo similar», afirma el informático Pflüger, radicado en Stuttgart.
Agrupación de estímulos acústicos
Con «nosotros» se refiere a un equipo interdisciplinario de investigadores de nueve universidades europeas en musicología, neurociencia, psicología e informática. Juntos, examinan estímulos acústicos con diferentes frecuencias, desde ruido blanco hasta rosa y marrón. Estos últimos suenan como hojas crujientes o lluvia intensa, o incluso melodías y ritmos generados artificialmente, como los utilizados en un estudio del sueño como parte de Lullabyte.
«El objetivo principal es enseñar a un sistema de inteligencia artificial a optimizar los estímulos acústicos en función de mi reacción a lo que escucho, para que me ayuden a conciliar el sueño de la mejor manera posible», explica Pflüger. Esto requiere métodos de aprendizaje automático que le enseñen a la IA exactamente eso. En esto trabaja el informático de Stuttgart Pflüger junto con sus estudiantes de doctorado Samuel Morgan y Jonathan Stumber.
Lo que la IA necesita para componer melodías individuales
Estos métodos deben alimentarse con insumos. «En última instancia, necesitamos un conjunto de datos amplio», explica Pflüger. Los datos disponibles actualmente provienen de laboratorios del sueño y son muy escasos. Para Pflüger y sus colegas una cosa es segura: deben aventurarse en el entorno doméstico de las personas.
Con dispositivos EEG móviles, conocidos como cintas para la cabeza, los investigadores podrían medir la actividad cerebral y los parámetros vitales, como el pulso y la actividad muscular, prácticamente en cualquier lugar mientras duermen y compartirlos fácilmente con fines de investigación. «Actualmente estamos trabajando en la selección y prueba de dispositivos adecuados para ello», afirma Pflüger.
Otro desafío es determinar qué deberían escuchar en última instancia los sujetos de prueba y la IA. En la Universidad de Aarhus, los investigadores analizaron numerosas listas de reproducción de Spotify asociadas con el sueño para identificar correlaciones. El resultado: un repertorio de alrededor de 130.000 canciones, melodías y sonidos que ahora se están analizando por sus características musicales. «Utilizamos estos datos para alimentar un sistema de inteligencia artificial que puede aprender a generar estímulos acústicos», explica Pflüger. “Reproducimos estos estímulos generados para probar a los sujetos, medimos sus reacciones y alimentamos los resultados al sistema de inteligencia artificial. Este proceso iterativo continúa hasta que los estímulos acústicos se optimizan para facilitar el mejor sueño posible”.
Fomento del talento joven e investigación van de la mano
La formación de investigadores que inician su carrera desempeña un papel importante en el programa de investigación Lullabyte de la UE. Pflüger y sus colegas se postularon para el proyecto como Programa de red Marie Skłodowska-Curie (MSCA) para investigadores de doctorado y rápidamente recibió la aprobación. Cada una de las universidades participantes aporta una dupla profesor-investigador doctoral.
Los investigadores de doctorado son enviados a una universidad asociada para realizar dos estancias de investigación de tres meses de duración cada una. «Esto refuerza la movilidad y los intercambios internacionales», afirma Pflüger. El proyecto también ofrece reuniones semanales de investigadores de doctorado y tres escuelas de verano.
Fuente: Universidad de Stuttgart
Publicación destacada
!function(f,b,e,v,n,t,s){if(f.fbq)return;n=f.fbq=function(){n.callMethod?
n.callMethod.apply(n,arguments):n.queue.push(arguments)};if(!f._fbq)f._fbq=n;
n.push=n;n.loaded=!0;n.version=’2.0′;n.queue=[];t=b.createElement(e);t.async=!0;
t.src=v;s=b.getElementsByTagName(e)[0];s.parentNode.insertBefore(t,s)}(window,
document,’script’,’https://connect.facebook.net/en_US/fbevents.js’);
fbq(‘init’, ‘1254095111342376’);
fbq(‘track’, ‘PageView’);
