Científicos de Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne están trabajando en nuevas formas de mejorar el control de las manos robóticas, especialmente para los amputados. Han desarrollado una forma de combinar el control individual de los dedos y la automatización para ayudar a mejorar el agarre y la manipulación. Probaron esta idea de neuroingeniería y robótica en tres amputados diferentes y siete personas sanas. Los resultados del estudio fueron publicados en Naturaleza Máquina Inteligencia.
Esta tecnología recientemente desarrollada combina dos campos separados para el control manual robótico. Esto es algo que no se ha hecho antes, y está siguiendo el nuevo campo del control compartido en neuroprótesis.
Uno de los nuevos conceptos proviene de la neuroingeniería. El movimiento previsto del dedo se identifica leyendo la actividad muscular en el muñón del amputado. Esto se utiliza luego para el control individual de los dedos de la mano protésica. El otro concepto proviene de la robótica. La mano robótica es capaz de agarrar objetos y mantenerse en contacto con ellos agarrándolos.
“Cuando sostienes un objeto en tu mano y comienza a resbalar, solo tienes un par de milisegundos para reaccionar”, explica Aude Billard, quien dirige Laboratorio de Algoritmos y Sistemas de Aprendizaje de la EPFL. “La mano robótica tiene la capacidad de reaccionar en 400 milisegundos. Equipado con sensores de presión a lo largo de los dedos, puede reaccionar y estabilizar el objeto antes de que el cerebro pueda percibir que el objeto se está deslizando”.
El proceso comienza cuando el algoritmo aprende a descifrar la intención del usuario y luego lo traduce en el movimiento de los dedos de la mano protésica. Para que esto suceda, el amputado primero debe entrenar el algoritmo que utiliza el aprendizaje automático mediante la realización de una serie de movimientos de la mano. Los sensores se utilizan en el muñón del amputado y pueden detectar cierta actividad muscular. Luego, el algoritmo aprende y conecta los movimientos de la mano y su correspondiente actividad muscular. Eventualmente, el algoritmo conocerá los movimientos previstos de los dedos del usuario, y luego los dedos individuales pueden controlarse en la mano protésica.
Katie Zhuang es la primera autora de la publicación. Ella habló sobre el algoritmo de aprendizaje automático.
“Debido a que las señales musculares pueden ser ruidosas, necesitamos un algoritmo de aprendizaje automático que extraiga la actividad significativa de esos músculos y los interprete en movimientos”, dijo.
Luego, los científicos diseñaron el algoritmo para que cuando un usuario intente agarrar un objeto, se inicie la automatización robótica. El algoritmo transmitirá a la mano protésica que cierre los dedos y agarre cuando un objeto entre en contacto con los sensores. Los sensores están ubicados en la superficie de la mano protésica. Los científicos crearon este nuevo sistema basado en una adaptación de un estudio anterior. En ese estudio, se diseñaron brazos robóticos para identificar la forma de los objetos y luego agarrarlos. Hicieron esto basándose únicamente en la información táctil, y no dependieron de las señales visuales.
Todavía quedan desafíos por delante antes de que esta tecnología pueda usarse de manera efectiva entre las personas y convertirse en una opción comercialmente viable para las personas con amputaciones que buscan prótesis de manos. Sin embargo, esta tecnología es un gran paso adelante en el campo y continuará impulsando la idea de fusionar humanos y robótica. En este momento, el algoritmo todavía se está probando en un robot.
«Nuestro enfoque compartido para controlar las manos robóticas podría usarse en varias aplicaciones neuroprotésicas, como prótesis de mano biónica e interfaces cerebro-máquina, aumentando el impacto clínico y la usabilidad de estos dispositivos», dice Silvestro Micera, presidente de la Fundación Bertarelli de la EPFL en Neuroingeniería Traslacional. , y profesor de bioelectrónica en la Scuola Superiore Sant’Anna.