(2022) González García, Xabier; Fumanal Idocin, Javier; Fernández Fernández, Francisco Javier; Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias; Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa
Los avances tecnológicos han facilitado la tarea de captar actividad bioeléctrica cerebral mediante dispositivos electrónicos. Las interfaces cerebro-máquina son las encargadas de integrar la actividad captada con ordenadores para su posterior análisis. No obstante, obtener datos de calidad partir de las señales cerebrales noes una tarea sencilla. Diversas técnicas han sido estudiados durante décadas en la
comunidad científica, dentro de las cuales destacan, por su rendimiento y resultados prometedores, los modelos de aprendizaje automático. El presente trabajo tiene como objetivo implementar y experimentar con técnicas de aprendizaje profundo del estado del arte para así descifrar la información que traen este tipo de señales, haciendo uso de la Tecnología de Interfaz cerebro-máquina.
