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AVANCES TECNOLÓGICOS

Prótesis robóticas manejadas por gestos y ondas cerebrales

Un equipo de investigadores del MIT ha desarrollado una técnica que permite vincular las ondas cerebrales y los gestos de las manos de una persona con el movimiento de una prótesis de brazo robótica avanzada

Protesis robóticas manejadas por gestos y ondas cerebrales
Protesis robóticas manejadas por gestos y ondas cerebrales

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03.07.2018 - 00:00

Los métodos para controlar los brazos robóticos están estrechamente relacionados con los utilizados para manipular los brazos protésicos motorizados. Un grupo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha estado trabajando para mejorar la manera en la que los robots interactúan con los humanos, una investigación que ayudará a las personas que sufren de una amputación al hacer las prótesis más intuitivas.

El equipo ha desarrollado una técnica que permite vincular las ondas cerebrales y los gestos de las manos de una persona con el movimiento de un brazo robótico avanzado. El sistema es tan efectivo que le permite al usuario realizar correcciones a las acciones del robot en tiempo real, guiándolo para realizar movimientos con precisión.

La investigación ayudará a desarrollar prótesis más intuitivas a partir de ondas cerebrales 

La persona participa utilizando un sistema de EEG (electroencefalografía) que detecta la actividad cerebral y un sistema sensor EMG (electromiografía) en el antebrazo que controla el movimiento muscular. Además, se utiliza un ordenador para detectar los llamados "potenciales relacionados con errores" en la actividad de la onda cerebral del usuario, que son como biomarcadores dentro de los datos que el individuo produce cuando nota un error.

Una vez que se detecta un error, el sistema percibe los deseos del usuario a través de los sensores EMG, lo que permite señalar la acción de corrección que debe realizar el robot. 

Al aplicar esta tecnología de inteligencia artificial y "deep learning" a las prótesis, se mejoraría la técnica y los dispositivos reaccionaran con precisión a las peticiones y los deseos de los pacientes.

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