Las prótesis mejoran cada año, pero la fuerza y la precisión que obtienen no siempre se traducen en un uso más fácil o más efectivo, ya que los amputados solo tienen un nivel básico de control sobre ellas. Una vía prometedora que están investigando los investigadores suizos es hacer que una IA se haga cargo del control manual.
Para visualizar el problema, imagine a una persona con el brazo amputado por encima del codo que controla una extremidad protésica inteligente. Con sensores colocados en los músculos restantes y otras señales, pueden levantar su brazo con bastante facilidad y dirigirlo a una posición donde puedan agarrar un objeto sobre una mesa.
¿Pero qué pasa después? Los muchos músculos y tendones que habrían controlado los dedos se han ido, y con ellos la capacidad de sentir exactamente cómo el usuario quiere flexionar o extender sus dedos artificiales. Si todo lo que el usuario puede hacer es señalar un “agarre” o “liberación” genérico, que pierde una gran cantidad de lo que una mano es realmente buena.
Aquí es donde los investigadores de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) tomar el control. Estar limitado a decirle a la mano que agarre o suelte no es un problema si la mano sabe qué hacer a continuación, algo así como cómo nuestras manos naturales encuentran “automáticamente” el mejor agarre para un objeto sin que tengamos que pensar en ello. Los investigadores de robótica han estado trabajando en la detección automática de métodos de agarre durante mucho tiempo, y es una combinación perfecta para esta situación.
Los usuarios de prótesis entrenan un modelo de aprendizaje automático haciendo que observe sus señales musculares mientras intentan varios movimientos y agarres lo mejor que pueden sin la mano real para hacerlo. Con esa información básica, la mano robótica sabe qué tipo de agarre debería intentar, y al monitorear y maximizar el área de contacto con el objeto objetivo, la mano improvisa el mejor agarre para él en tiempo real. También proporciona resistencia a las caídas, pudiendo ajustar su agarre en menos de medio segundo si comienza a resbalar.
El resultado es que el objeto se agarra fuerte pero suavemente mientras el usuario continúa agarrándolo, esencialmente, con su voluntad. Cuando terminan con el objeto, después de tomar un sorbo de café o mover una pieza de fruta de un tazón a un plato, “liberan” el objeto y el sistema detecta este cambio en las señales de sus músculos y hace lo mismo.
Es una reminiscencia de otro enfoque, realizado por estudiantes en la Imagine Cup de Microsoft, en el que el brazo está equipado con una cámara en la palma que le proporciona información sobre el objeto y cómo debe agarrarlo.
Todo sigue siendo muy experimental, y se realiza con un brazo robótico de terceros y un software no particularmente optimizado. Pero esta técnica de “control compartido” es prometedora y podría ser fundamental para la próxima generación de prótesis inteligentes. El artículo del equipo se publica en la revista Nature Machine Intelligence.
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