• Investigador principal: Eduardo Iáñez

• Referencia: DIPU-UA1.26X_4

• Integrantes del equipo: José M. Azorín, Mario Ortiz, Vicente Quiles, Pablo Orgiler

• Grupo de investigación: Brain-Machine Interface Systems Lab

• Instituto: Instituto de Investigación en Ingeniería de Elche (I3E)

• Centro: Universidad Miguel Hernández de Elche, España

• Duración: 1 de enero de 2026 al 31 de diciembre de 2026

• Entidad financiadora: Diputación de Alicante, Centro de Inteligencia Digital Alicante – CENID

El proyecto COGNITRAIN ha sido desarrollado por el grupo de investigación Brain-Machine Interface Systems Lab de la Universidad Miguel Hernández de Elche (UMH), bajo la dirección del investigador Eduardo Iáñez y con la participación de José M. Azorín, Mario Ortiz, Vicente Quiles y Pablo Orgiler. La iniciativa ha sido financiada por la Diputación de Alicante y ha tenido el apoyo del Ayuntamiento de Banyeres de Mariola y la Asociación Cultural y Deportiva (ACD) de la Hoya para la realización de los eventos de difusión.

El proyecto COGNITRAIN desarrolla un sistema de entrenamiento cognitivo que combina la actividad cerebral, la inteligencia artificial y los juegos interactivos. Durante el proyecto se han desarrollado dos videojuegos interactivos que pueden ser controlados en tiempo real a partir de las señales electroencefalográficas (EEG) de los usuarios cuando realizan tareas de imaginación motora cinestésica frente a una tarea de relajación. Esto promueve la neuroplasticidad y mejora habilidades como la atención, la memoria y las funciones ejecutivas. La sincronización de la actividad neural con tareas específicas facilita el compromiso cognitivo, mejorando la calidad de vida de los usuarios. Mediante estos procesos, se asegura el compromiso cognitivo del usuario, favoreciendo la recuperación funcional y permitiendo que los usuarios mantengan su mente activa. Para detectar los patrones cerebrales asociados a cada tarea se han utilizado técnicas de inteligencia artificial que son capaces de extraer las características más relevantes y poder clasificarlas posteriormente en tiempo real para el control de los videojuegos. A diferencia de los entornos de investigación que requieren equipamiento complejo y geles conductores para el registro de las señales EEG, los equipos utilizados en el proyecto son de bajo coste y con electrodos salinos, lo que simplifica su colocación y manejo para facilitar su traslado desde el entorno de investigación o clínico a un ambiente más cotidiano o el hogar, facilitando su uso de una forma más natural y económica.

Uno de los juegos desarrollados es Neuro Runner, un juego de plataformas en el que el personaje avanza cuando el usuario imagina que camina y se detiene cuando se relaja. El otro juego es el Supermercado, con una tarea más cotidiana y enfocado a miembro superior, donde una cinta transportadora mueve productos y el usuario debe imaginar que los alcanza para cogerlos sólo cuando la categoría indicada coincide con el producto.

Además, uno de los aspectos centrales del proyecto es llevar la neurotecnología a municipios de menos de 20.000 habitantes, donde estas tecnologías no suelen estar presentes y suele ser difícil encontrar centros con terapias cognitivas de fácil acceso para la población general. Por tanto, se ha dado una importante difusión al proyecto en redes sociales y realizando dos eventos en Banyeres de Mariola y en La Hoya. De esta forma, tras una charla de difusión sobre cómo funciona el cerebro y cómo somos capaces de detectar su actividad cerebral para controlar los videojuegos desarrollados, los asistentes, principalmente personas mayores, pudieron probar en primera persona comprobaron en primera persona el funcionamiento de la neurotecnología. Diversos medios se han hecho eco de los eventos favoreciendo una mayor difusión del proyecto.

Los objetivos del proyecto COGNITRAIN pueden resumirse en los siguientes cuatro, que han podido completarse en su totalidad:

• Diseñar aplicaciones y juegos interactivos accesibles que permitan realizar el entrenamiento de las funciones cognitivas.
• Detectar la actividad cerebral a partir de señales EEG de bajo coste utilizando algoritmos de inteligencia artificial para identificar patrones de implicación cognitiva.
• Evaluar el funcionamiento de la plataforma e interfaz gráfica mediante pruebas reales con personas mayores y voluntarias.
• Difundir los resultados del proyecto realizando eventos comunitarios y demostraciones prácticas en municipios de menos de 20.000 habitantes.