Investigadores de la Universidad de Hiroshima y del Instituto Hyogo de Tecnologías de Apoyo, en Japón, diseñaron un sistema basado en inteligencia artificial que permite controlar una prótesis de mano con precisión mejorada y con tecnologías que suponen un menor costo respecto a los desarrollos tradicionales.
El estudio publicado en la revista Science Robotics muestra una mano fabricada con impresoras 3D de funcionamiento mioeléctrico. Se trata de un mecanismo que emplea electrodos de identifican las señales eléctricas minúsculas que producen los músculos y generan movimiento. En este caso, se reproducen en la prótesis.
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Los investigadores lograron que los cinco dedos se muevan en forma independiente, y agregaron un método novedoso para crear lo que llaman “sinergia muscular”. El objetivo es que esta mano impresa emule lo que ocurre cuando diversos músculos se combinan para realizar un movimiento.
Para conseguirlo, entrenaron a una red neuronal para que reconozca señales combinadas. “Los resultados experimentales demuestran que nuestro sistema protésico de mano puede clasificar con éxito los movimientos individuales aprendidos y los movimientos combinados no aprendidos de las señales con un alto grado de precisión”, aseguran los investigadores, que realizaron pruebas con personas sin amputaciones y con una persona amputada.
En el paper señalan que las personas que participaron en las pruebas realizaron diez movimientos diferentes con un 90% de precisión. Además, subrayan que fue necesario muy poco entrenamiento para lograr esa efectividad. Con sólo cinco movimientos por dedo consiguieron un funcionamiento eficiente. Otra de las grandes ventajas de este desarrollo es el costo, mucho más accesible que las opciones tradicionales.
Tal como explican en Technology Review, prótesis de mano de este tipo están disponibles a valores que van de los 25.000 a los 75.000 dólares. Respecto a este desarrollo, la fuente comenta que no está del todo claro cuánto pueden reducir estas tecnologías el costo de las prótesis. Además, que las soluciones presentadas aún enfrentan desafíos relevantes, entre ellos lograr reducir la fatiga muscular de los usuarios.
