Las extremidades protésicas están mejorando, pero no tan rápido como usted pensaría. No son tan inteligentes como nuestros miembros reales, que (dirigidos por el cerebro) hacen cosas como estirarnos automáticamente para atraparnos cuando caemos. Este particular “reflejo de tropiezo” fue el tema de un interesante estudio en Vanderbilt que requirió que sus sujetos cayeran … mucho.
El problema que el equipo pretende ayudar a aliviar es simplemente que los usuarios de las extremidades protésicas caen, como podría adivinar, más que la mayoría, y cuando caen, puede ser muy difícil de recuperar, ya que una pierna artificial, especialmente por encima de Amputaciones de rodilla: no reaccionan de la misma manera que lo haría una pierna natural.
La idea, explicó el investigador principal y profesor de ingeniería mecánica Michael Goldfarb, es determinar qué es exactamente lo que entra en una respuesta de tropiezo y cómo recrear eso artificialmente.
“Un individuo que tropieza realizará diferentes acciones dependiendo de varios factores, y no todos son bien conocidos. La respuesta cambia, porque la estrategia que tiene más probabilidades de evitar una caída depende en gran medida de las “condiciones iniciales” en el momento del tropiezo “, dijo a TechCrunch en un correo electrónico. “Esperamos construir un modelo cuyos factores determinen la naturaleza de la respuesta del tropiezo, de modo que cuando ocurra un tropiezo, podamos usar los diversos sensores en una pierna protésica robótica para reconstruir artificialmente el reflejo para proporcionar una respuesta que sea efectiva. y consistente con el bucle reflejo biológico “.
La configuración experimental se veía así. Los sujetos fueron colocados en una cinta de correr y se les dijo que caminaran hacia adelante normalmente; un par de gafas especiales les impedía mirar hacia abajo, las flechas en una pantalla los mantenían en línea recta, y una simple tarea mental (contada hacia atrás por siete) mantenían su cerebro ocupado.
Mientras tanto, un “aparato de entrega de obstáculos” auguraba su momento, esperando la mejor oportunidad para deslizar un obstáculo literal en la cinta de correr para que la persona tropiece.
Cuando esto sucedió, la persona inevitablemente tropezó, aunque un arnés les impedía caer y lastimarse. Pero cuando tropezaron, sus movimientos fueron capturados minuciosamente por una plataforma de captura de movimiento.
Después de 196 tropiezos y 190 tropiezos, los investigadores habían recopilado una gran cantidad de datos sobre cómo exactamente las personas se mueven para recuperarse de un tropiezo. ¿A dónde van sus rodillas en relación con sus tobillos? ¿Cómo se inclinan sus pies? ¿Cuánta fuerza toma el otro pie?
Exactamente cómo se integraría esta información con una prótesis depende en gran medida de la naturaleza de la extremidad artificial y las condiciones de la persona que la usa. Pero tener estos datos, y tal vez alimentarlos a un modelo de aprendizaje automático, ayudará a exponer patrones que se pueden usar para informar movimientos protésicos de emergencia.
También podría usarse para robótica: “El modelo podría usarse directamente para programar reflejos en un biped”, dijo Goldfarb. Esos movimientos parecidos a los humanos que vemos en los robots que emprenden podrían ser aún más humanos cuando se basan directamente en el original. No hay prisa allí, ya que pueden ser un poco demasiado humanos.
La investigación que describe el sistema y el conjunto de datos, que están publicando de forma gratuita para cualquier persona que quiera usarlo, apareció en el Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation.
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