Un equipo del Laboratorio de NeuroRobótica de la Universidad de Utah (EE UU), dirigido por el investigador Marshall Trout, propone un sistema de control compartido en el que la prótesis y la persona cooperan de forma continua gracias a un modelo de IA que guía los movimientos más delicados.
El equipo ha integrado sensores de proximidad y presión en las yemas de una mano protésica comercial (TASKA Hand). Estos sensores alimentan un algoritmo que estima la distancia al objeto y ajusta de manera autónoma la posición de los dedos. A la vez, la prótesis incorpora señales humanas obtenidas de la actividad eléctrica de la piel o el músculo, combinando ambas fuentes en tiempo real.
El resultado es un control híbrido más preciso e intuitivo. En pruebas con nueve voluntarios y cuatro personas amputadas, el sistema permitió manipular objetos frágiles y llevar a cabo tareas cotidianas con mayor finura, mejor modulación de la fuerza y menor carga mental que con los modos tradicionales de control exclusivamente humano o exclusivamente autónomo.
Los autores subrayan que serán necesarios estudios a más largo plazo, pero el trabajo apunta hacia una nueva generación de prótesis basadas en IA que no solo imitan la mano humana, sino que colaboran con ella.
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