Científicos Desarrollan Mano Artificial Inteligente que Combina Control del Usuario y Automatización

Los científicos de la Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne están trabajando en nuevas formas de mejorar el control de las manos robóticas, especialmente para los amputados. Han desarrollado una forma de combinar el control individual de los dedos y la automatización para ayudar a mejorar la sujeción y la manipulación. Probaron esta idea de neuroingeniería y robótica en tres amputados y siete personas sanas. Los resultados del estudio se publicaron en Nature Machine Intelligence.

Esta tecnología recién desarrollada combina dos campos separados para el control de la mano robótica. Esto es algo que no se ha hecho antes, y es parte del nuevo campo del control compartido en neuroprótesis.

Uno de los nuevos conceptos proviene de la neuroingeniería. El movimiento de los dedos se identifica leyendo la actividad muscular en el muñón del amputado. Esto se utiliza para el control individual de los dedos de la mano prostética. El otro concepto proviene de la robótica. La mano robótica puede agarrar objetos y mantener contacto con ellos mediante la sujeción.

“Cuando sostienes un objeto en tu mano y comienza a resbalarse, solo tienes un par de milisegundos para reaccionar”, explica Aude Billard, quien dirige el Laboratorio de Algoritmos y Sistemas de Aprendizaje de la EPFL. “La mano robótica tiene la capacidad de reaccionar en 400 milisegundos. Equipada con sensores de presión a lo largo de los dedos, puede reaccionar y estabilizar el objeto antes de que el cerebro pueda percibir que el objeto se está resbalando”.

El proceso comienza con el algoritmo aprendiendo a descifrar la intención del usuario, y luego lo traduce en el movimiento de los dedos de la mano prostética. Para que esto suceda, el amputado primero debe entrenar al algoritmo que utiliza el aprendizaje automático realizando una serie de movimientos de la mano. Se utilizan sensores en el muñón del amputado, y pueden detectar cierta actividad muscular. El algoritmo luego aprende y conecta los movimientos de la mano y su actividad muscular correspondiente. Finalmente, el algoritmo sabrá los movimientos de los dedos que el usuario pretende, y luego los dedos individuales pueden ser controlados en la mano prostética.

Katie Zhuang es la autora principal de la publicación. Habló sobre el algoritmo de aprendizaje automático.

“Debido a que las señales de los músculos pueden ser ruidosas, necesitamos un algoritmo de aprendizaje automático que extraiga la actividad significativa de esos músculos e interprete los movimientos”, dijo.

Los científicos luego ingenieraron el algoritmo para que cuando un usuario intenta agarrar un objeto, se inicie la automatización robótica. El algoritmo hará que la mano prostética cierre los dedos y agarre cuando un objeto entre en contacto con los sensores. Los sensores están ubicados en la superficie de la mano prostética. Los científicos crearon este nuevo sistema basado en una adaptación de un estudio anterior. En ese estudio, se diseñaron brazos robóticos para identificar la forma de los objetos y agarrarlos. Lo hicieron basándose únicamente en información táctil, y no hubo dependencia de señales de video.

Aún hay desafíos por delante antes de que esta tecnología pueda ser utilizada de manera efectiva entre las personas y se convierta en una opción comercial viable para los amputados que buscan manos prostéticas. Sin embargo, esta tecnología es un gran paso adelante en el campo, y seguirá impulsando la idea de fusionar al ser humano y la robótica. Actualmente, el algoritmo todavía se está probando en un robot.

“Nuestro enfoque compartido para controlar las manos robóticas podría ser utilizado en varias aplicaciones neuroprótesicas, como prótesis de mano biónicas y interfaces cerebro-máquina, aumentando el impacto clínico y la usabilidad de estos dispositivos”, afirma Silvestro Micera, presidente de la Fundación Bertarelli en Ingeniería de Neuroingeniería Translacional de la EPFL, y profesor de Bioelectrónica en la Scuola Superiore Sant’Anna.