Un equipo del Instituto Weizmann desarrolló un proyecto capaz de representar escenarios a partir de escáneres cerebrales, con una hora de entrenamiento.
Brain-IT reconstruye imágenes observadas por una persona a partir de señales obtenidas mediante resonancia magnética funcional.
Un equipo de investigadores del Instituto Weizmann de Ciencias desarrolló un modelo de Inteligencia Artificial capaz de reconstruir imágenes que una persona está observando a partir de la actividad registrada en su cerebro. El sistema, denominado Brain-IT, utiliza datos obtenidos mediante resonancia magnética funcional (fMRI) y busca reproducir tanto el contenido, como los detalles de eso que el individuo está observando.
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El avance se presentó en la International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026 y apunta a resolver uno de los problemas centrales de esta línea de investigación: conseguir que una tecnología pueda interpretar señales cerebrales de distintas personas, sin tener que entrenar durante decenas de horas un modelo específico para cada individuo.
Según los investigadores, Brain-IT alcanza resultados comparables a métodos anteriores con apenas una hora de registros de una persona nueva.
Para desarrollar el sistema, los investigadores analizaron cómo distintas zonas del cerebro responden cuando una persona observa imágenes. La información se obtiene mediante fMRI, una técnica que permite detectar cambios asociados con la actividad cerebral y trabajar con miles de pequeñas unidades tridimensionales conocidas como vóxeles.
El equipo dividió el cerebro en aproximadamente 40.000 vóxeles y estudió las respuestas producidas frente a diferentes imágenes. A partir de esos registros, un modelo de Inteligencia Artificial buscó identificar dos tipos de información: características visuales, como colores, formas y ubicación de los elementos, y características semánticas, relacionadas con el significado de lo observado, como reconocer que una imagen contiene una cara, un alimento o un escenario.
El eje central del desarrollo fue encontrar patrones que se repiten entre diferentes personas. Una misma imagen no genera exactamente la misma actividad cerebral en todos los individuos, por lo que comparar directamente los escáneres puede ser complejo. Brain-IT aborda ese problema agrupando los vóxeles según sus funciones y no solamente según su ubicación anatómica.
El modelo identificó 128 regiones funcionales compartidas entre los participantes. Algunas ya eran conocidas por la neurociencia, mientras que otras permitieron observar divisiones funcionales que no estaban tan claras.
Uno de los ejemplos señalados por los investigadores corresponde a la zona cerebral relacionada con el procesamiento de imágenes de lugares: el sistema detectó una separación entre regiones que responden principalmente a escenas interiores y aquellas vinculadas con espacios exteriores.
El experimento, a primera vista, nos puede dar esa impresión. Pero la respuesta es no. El sistema trabaja sobre una situación experimental muy puntual: una persona observa imágenes y su actividad cerebral es registrada mediante un escáner. A partir de esos datos, el modelo intenta reconstruir lo que está viendo.
Los estudios anteriores ya habían demostrado que era posible recuperar imágenes observadas mediante fMRI, pero uno de los problemas era que las reconstrucciones podían conservar el significado general y perder características básicas como la composición o los colores. Brain-IT busca mejorar justamente esos puntos.
Y si bien estamos ante un gran hito científico, la investigación también marca límites técnicos importantes. La resonancia magnética funcional no registra la actividad cerebral con la velocidad necesaria para reconstruir fácilmente una secuencia de imágenes en movimiento.
Según Michal Irani, uno de los responsables del proyecto, una fMRI tarda aproximadamente dos segundos en completar una medición, mientras que durante un video pueden cambiar decenas de imágenes en ese mismo tiempo. Por eso, reconstruir videos o incluso imágenes de los sueños sigue siendo un desafío.
El laboratorio del Instituto Weizmann ya trabaja en extender estas técnicas hacia otros tipos de información, incluida la actividad relacionada con sonidos. El desarrollo de Brain-IT abre una nueva etapa para la investigación sobre la relación entre cerebro, percepción e Inteligencia Artificial, aunque todavía está lejos de permitir una lectura completa de los pensamientos humanos.