Investigadores desarrollan mano biónica controlada por IA capaz de manipular objetos frágiles

La habilidad motriz fina, esencial para tareas cotidianas como asir objetos, escribir o alimentarse, ha sido históricamente un desafío para las personas con prótesis en brazos y manos. Ahora, investigadores del Laboratorio de NeuroRobótica de la Universidad de Utah han logrado un avance significativo al desarrollar una mano biónica que combina inteligencia artificial (IA) y redes neuronales para proporcionar a los usuarios un control más natural e intuitivo.

"Por muy realistas que se vuelvan los brazos biónicos, controlarlos sigue sin ser fácil ni intuitivo. Casi la mitad de todos los usuarios abandonan su prótesis, a menudo por dificultad para controlarlos", explica Marshall Trout, investigador del Laboratorio de NeuroRobótica de la Universidad de Utah y coautor del estudio publicado este martes en Nature Communications.

El problema fundamental que aborda esta investigación es que la mayoría de las prótesis comerciales carecen de la capacidad para replicar el sentido del tacto, crucial para manipular objetos con precisión. La nueva mano biónica incorpora sensores ópticos de proximidad y presión que permiten detectar con exactitud la posición y características de los objetos.

Los investigadores equiparon la prótesis con puntas de dedos artificiales capaces de detectar la presión y la proximidad precisa de los objetos, simulando el tacto fino que permite, por ejemplo, identificar el volumen y la masa de una bola de algodón sin aplastarla. Cada dedo cuenta con su propio sensor que puede "ver" lo que tiene delante, permitiendo que todos los dedos trabajen simultáneamente para lograr un agarre perfecto y estable.

Pero la verdadera innovación radica en el enfoque de control compartido entre el usuario y la IA. "No queremos que el usuario luche contra la máquina por el control, sino que esta mejore la precisión del usuario y, al mismo tiempo, facilite las tareas. En esencia, la máquina aumenta el control natural del usuario para que pueda completar tareas sin tener que pensar en ellas", explica Trout.

Jacob A. George, profesor de Ingeniería Eléctrica y Computacional del John and Marcia Price College y autor principal de la investigación, añade: "Al sumar inteligencia artificial, pudimos transferir este aspecto de agarre a la prótesis. El resultado final es un control más intuitivo y más hábil, lo que permite que las tareas sencillas vuelvan a ser sencillas".

El sistema ha sido probado con nueve individuos con extremidades intactas y cuatro participantes amputados en múltiples tipos de agarre y tareas cotidianas, incluyendo sostener y mover objetos frágiles como huevos, recoger papel y beber de una taza. Los resultados mostraron una mayor seguridad y precisión en el agarre, así como una menor carga cognitiva para los usuarios.

En los vídeos demostrativos se puede apreciar cómo los participantes realizan diversas tareas cotidianas sin haber practicado previamente, utilizando distintos estilos de agarre según lo requiera cada objeto. La combinación de la mecánica con la inteligencia artificial ha resultado muy satisfactoria, permitiendo a los usuarios realizar tareas que antes resultaban extremadamente complicadas.

Tamar Makin, profesora de neurociencia cognitiva en la Universidad de Cambridge ajena a este desarrollo, ha estudiado cómo el cerebro interactúa con las prótesis. Según sus investigaciones publicadas en PLOS Biology, esta interacción es más compleja de lo que podría parecer. Mediante resonancias magnéticas a personas con y sin prótesis, Makin descubrió que "las prótesis no se representan [en el cerebro] como manos, pero tampoco como herramientas". Sus estudios indican que estos dispositivos desencadenan una "firma neural única" que permite al cerebro adaptarse a nuevas condiciones.

Makin ha colaborado con Dani Clode, especialista del Laboratorio de Plasticidad de la Universidad de Cambridge, quien aprovecha esta plasticidad cerebral para diseñar prótesis que no necesariamente imitan exactamente el cuerpo humano. Clode investiga aplicaciones de la neurociencia para prótesis con sistemas motores y sensores de presión, pero incorporando elementos innovadores como un pulgar auxiliar extra para ampliar las capacidades.

El equipo de la Universidad de Utah también está explorando interfaces neuronales implantadas que permitirían a las personas controlar las prótesis directamente con la mente e incluso recibir sensaciones táctiles de retorno. En sus próximos pasos, planean combinar estas tecnologías para que la prótesis inteligente pueda integrarse perfectamente con el control basado en el pensamiento.

Este avance representa un paso significativo hacia prótesis más funcionales e intuitivas que podrían mejorar sustancialmente la calidad de vida de las personas con amputaciones, reduciendo el alto porcentaje de abandono de estos dispositivos debido a su difícil control y la carga cognitiva que suponen.