Un sensor permite, a través de las señales del antebrazo, controlar manos protésicas

Investigadores de la Universidad de California en Berkeley (Estados Unidos) han desarrollado un sensor portátil que puede medir señales eléctricas en el antebrazo y usar inteligencia artificial (IA) para correlacionarlas con los gestos de las manos.

Una representación del sistema (Foto. Universidad de California en Berkeley)
Una representación del sistema (Foto. Universidad de California en Berkeley)
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20 febrero 2021 | 00:25 h
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Investigadores de la Universidad de California en Berkeley (Estados Unidos) han desarrollado un sensor portátil que puede medir señales eléctricas en el antebrazo y usar inteligencia artificial (IA) para correlacionarlas con los gestos de las manos, como los movimientos de los dedos individuales. El equipo demostró que el sistema puede controlar una mano protésica robótica, toda vez que proporciona una forma para que los amputados realicen movimientos delicados con tales dispositivos.

El sensor flexible puede medir señales eléctricas en 64 áreas en el antebrazo para que, posteriormente, un chip eléctrico usa IA para interpretar estas señales como gestos específicos con las manos. Un usuario puede entrenar al sistema para que reconozca gestos de manos y, hasta ahora, el equipo lo ha entrenado con éxito para reconocer con precisión 21 gestos diferentes, incluyendo una mano plana, un pulgar hacia arriba y un puño.

"Cuando quieres que los músculos de tu mano se contraigan, tu cerebro envía señales eléctricas a través de las neuronas del cuello y los hombros a las fibras musculares de los brazos y las manos"

"Cuando quieres que los músculos de tu mano se contraigan, tu cerebro envía señales eléctricas a través de las neuronas del cuello y los hombros a las fibras musculares de los brazos y las manos", ha explicado Ali Moin, investigador involucrado en el estudio. “Básicamente, lo que detectan los electrodos del brazalete es este campo eléctrico. No es tan preciso, en el sentido de que no podemos identificar qué fibras exactas se activaron, pero con la alta densidad de electrodos, aún puede aprender a reconocer ciertos patrones".

El sistema utiliza IA para interpretar las señales. Esto ocurre a bordo y no depende de la computación en la nube, lo que agiliza la interpretación de los datos y ayuda a mantener los datos del paciente seguros y privados. "En nuestro enfoque, implementamos un proceso en el que el aprendizaje se realiza en el mismo dispositivo", ha sostenido Jan Rabaey, otro investigador involucrado en el proyecto. "Y es extremadamente rápido: solo tienes que hacerlo una vez y comienza a hacer el trabajo. Pero si lo hace más veces, puede mejorar. Entonces, está aprendiendo continuamente, que es cómo lo hacen los humanos".

El sistema de inteligencia artificial incluido, que se denomina algoritmo de computación hiperdimensional, significa que puede actualizarse constantemente a medida que se dispone de nueva información. Por ejemplo, si las señales eléctricas cambian porque la piel de un usuario se pone sudorosa, el sistema puede incorporar esta nueva información en su interpretación de datos.

"En el reconocimiento de gestos, sus señales van a cambiar con el tiempo y eso puede afectar el rendimiento de su modelo”, ha precisado Moin. "Pudimos mejorar en gran medida la precisión de la clasificación actualizando el modelo en el dispositivo", ha añadido. Los investigadores esperan que el sistema permita un delicado control protésico.

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