Los recientes avances en neurociencia cognitiva, particularmente en el procesamiento de señales de electroencefalograma (EEG), generación de imágenes y interfaces cerebro-computadora (BCIs), han abierto nuevas avenidas para la investigación. Este estudio presenta un nuevo marco, Conectando la Inteligencia Artificial y las Señales Neurológicas (BRAINS), que aprovecha el poder de la inteligencia artificial (IA) para extraer información significativa de las señales de EEG y generar imágenes. El marco BRAINS aborda las limitaciones de las técnicas tradicionales de análisis de EEG, que tienen dificultades con señales no estacionarias, estimación espectral y sensibilidad al ruido. En cambio, BRAINS emplea redes de Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM) y aprendizaje contrastivo, que manejan eficazmente datos de EEG en series temporales y reconocen conexiones y patrones intrínsecos. El estudio utiliza el conjunto de datos MNIST de dígitos escritos a mano como estímulos en experimentos de EEG, permitiendo estímulos diversos pero controlados. Los datos recopilados se procesan a través de una red basada en LSTM, empleando aprendizaje contrastivo y extrayendo características complejas de los datos de EEG. Estas características se alimentan a un modelo generador de imágenes, produciendo imágenes lo más cercanas posible a los estímulos originales. Este estudio demuestra el potencial de integrar la tecnología de IA y EEG, ofreciendo implicaciones prometedoras para el futuro de las interfaces cerebro-computadora.