La prótesis del futuro: usan IA para construir una mano biónica tan precisa como la humana

Un equipo de investigadores del Laboratorio de NeuroRobótica de la Universidad de Utah ha desarrollado una mano biónica que, gracias a la integración de inteligencia artificial y sensores ópticos de presión y proximidad, permite manipular objetos frágiles y realizar tareas de motricidad fina que hasta ahora resultaban inalcanzables para personas con amputaciones.

El proyecto, liderado por Marshall Trout y Jacob A. George, representa un avance en la búsqueda de soluciones que mejoren la autonomía y calidad de vida de quienes dependen de prótesis.

Las prótesis convencionales, incluso aquellas con tecnología robótica avanzada, enfrentan una limitación fundamental: la dificultad para replicar la motricidad fina, es decir, la capacidad de ejecutar movimientos precisos y coordinados con los pequeños músculos de las manos y los dedos.

Esta destreza, adquirida en los primeros años de vida y esencial para actividades cotidianas como escribir, abrocharse la ropa o manipular objetos pequeños, suele estar fuera del alcance de los dispositivos actuales. Marshall Trout subraya la magnitud del desafío: “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”.

El principal obstáculo radica en la ausencia de un sentido del tacto en la mayoría de las prótesis comerciales, lo que impide asir objetos con la naturalidad de una mano funcional. Para superar esta barrera, el equipo de la Universidad de Utah incorporó sensores ópticos de proximidad y presión en una mano biónica comercial.

Estos sensores permiten a la prótesis detectar tanto la presión ejercida como la cercanía de los objetos, simulando así el sentido del tacto fino. La integración de una red neuronal artificial, entrenada con inteligencia artificial, posibilita que la mano ejecute posturas de agarre de manera más natural y autónoma que los dispositivos convencionales.

El funcionamiento del sistema se basa en la capacidad de las puntas de los dedos protésicos para identificar características como el volumen y la masa de objetos tan delicados como una bola de algodón. Este avance permite anticipar y ajustar los movimientos de la mano, imitando los modelos subconscientes del cerebro humano que prevén la interacción entre la mano y el objeto, como evitar que un objeto se caiga.

No obstante, la destreza natural de la mano humana implica una adaptación constante a la voluntad del usuario, algo que las prótesis tradicionales no logran reproducir en acciones complejas, como sostener un objeto sin apretarlo o frenar su movimiento. Para abordar esta necesidad, los investigadores implementaron un sistema de control compartido entre el usuario y la inteligencia artificial.

Trout explica la filosofía detrás de este enfoque: “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”.

Jacob A. George, profesor de Ingeniería Eléctrica y Computacional y autor principal del estudio, destaca el impacto de la inteligencia artificial en la funcionalidad de la prótesis: “Al sumar inteligencia artificial, pudimos transferir este aspecto de agarre a la prótesis. Este trabajo forma parte de la visión más amplia del Laboratorio de NeuroRobótica de Utah para mejorar la calidad de vida de las personas con amputaciones”.

El sistema fue sometido a pruebas con nueve personas con extremidades intactas y cuatro participantes amputados. Durante las evaluaciones, los usuarios realizaron múltiples tipos de agarre y tareas del mundo real, como sostener y mover huevos, recoger hojas de papel y beber de una taza. Estas pruebas demostraron la capacidad de la mano biónica para manipular objetos frágiles y ejecutar movimientos de precisión, marcando una diferencia respecto a las prótesis tradicionales.

De cara al futuro, el equipo de la Universidad de Utah investiga el desarrollo de interfaces neuronales implantadas que permitan controlar prótesis con la mente y recuperar sensaciones táctiles, lo que abre nuevas posibilidades para la integración de dispositivos biónicos en la vida cotidiana.