RA, XR e interfaces cerebrales

La IA aporta un nuevo potencial para las prótesis con una mano impresa en 3D

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Un nuevo brazo protésico impreso en 3D emparejado con IA ha sido desarrollado por el Laboratorio de Sistemas Biológicos de la Universidad de Hiroshima en Japón. Esta nueva tecnología puede cambiar dramáticamente la forma en que funcionan las prótesis. Es otro paso en la dirección de combinar tanto el cuerpo humano físico con la inteligencia artificial, algo hacia lo que definitivamente nos dirigimos.

La mano protésica impresa en 3D ha sido emparejada con una interfaz de computadora para crear el modelo más ligero y barato hasta ahora. Esta versión es la más reactiva a la intención de movimiento que hemos visto. Antes del modelo actual, normalmente estaban hechos de metal, lo que los hacía más pesados y costosos. La forma en que funciona esta nueva tecnología es a través de una red neuronal que se entrena para reconocer ciertas señales combinadas, que los ingenieros que trabajan en el proyecto han llamado “sinergias musculares”.

La mano protésica tiene cinco dedos independientes que pueden realizar movimientos complejos. En comparación con los modelos anteriores, estos dedos pueden moverse alrededor con más libertad y todos al mismo tiempo. Estos avances hacen posible que la mano se utilice para tareas como sostener objetos como botellas y bolígrafos. Cada vez que el usuario de la tecnología quiere mover la mano o los dedos de una cierta manera, solo tiene que imaginarlo. El profesor Toshio Tsuji de la Escuela de Graduados de Ingeniería de la Universidad de Hiroshima explicó la forma en que un usuario puede mover la mano impresa en 3D.

“El paciente solo piensa en el movimiento de la mano y luego el robot se mueve automáticamente. El robot es como una parte de su cuerpo. Puedes controlar el robot como quieras. Combinaremos el cuerpo humano y la máquina como un solo cuerpo vivo”.

La mano impresa en 3D funciona cuando los electrodos en la prótesis miden las señales eléctricas que provienen de los nervios a través de la piel. Se puede comparar con la forma en que funcionan los ECG y las tasas cardíacas. Las señales medidas se envían a una computadora dentro de cinco milisegundos, en cuyo punto la computadora reconoce el movimiento deseado. La computadora luego envía la señal de regreso a la mano.

Hay una red neuronal que ayuda a la computadora a aprender los diferentes movimientos complejos, que se ha llamado Interfaz Cibernética. Puede diferenciar entre los 5 dedos para que haya movimientos individuales. El profesor Tsuji también habló sobre este aspecto de la nueva tecnología.

“Esta es una de las características distintivas de este proyecto. La máquina puede aprender movimientos básicos simples y luego combinarlos y producir movimientos complicados”.

La tecnología se probó entre siete personas, y una de las siete era un amputado que había estado usando una prótesis durante 17 años. Los pacientes realizaron tareas diarias y tuvieron una tasa de precisión del 95% para movimientos simples y una tasa del 93% para movimientos complejos. Las prótesis utilizadas en esta prueba específica solo se entrenaron para 5 movimientos diferentes con cada dedo; podría haber muchos más movimientos complejos en el futuro. Con solo estos 5 movimientos entrenados, el paciente amputado pudo recoger y dejar objetos como botellas y cuadernos.

Hay numerosas posibilidades para esta tecnología. Puede disminuir el costo mientras proporciona manos protésicas extremadamente funcionales a pacientes amputados. Todavía hay algunos problemas como la fatiga muscular y la capacidad del software para reconocer muchos movimientos complejos.

Este trabajo fue completado por el Laboratorio de Ingeniería de Sistemas Biológicos de la Universidad de Hiroshima junto con pacientes del Centro de Rehabilitación de Robots del Instituto de Tecnología Asistiva de Hygo, Kobe. La empresa Kinki Gishi fue responsable de crear el socket que se utilizó en el brazo del paciente amputado.

Alex dirige las operaciones de noticias impulsadas por IA de Unite.AI, combinando periodismo, investigación y automatización para respaldar una cobertura oportuna y escalable de la inteligencia artificial. Su trabajo ayuda a garantizar que los desarrollos emergentes de IA se presenten de manera eficiente, al tiempo que se mantienen los estándares editoriales de la publicación.