Un equipo de la Universidad de Utah presentó un sistema de mano robótica que recrea el sentido del tacto y ajusta el agarre de manera autónoma gracias a la integración de sensores avanzados y una red neuronal con inteligencia artificial. Esta nueva tecnología, que combina la detección de presión con el aprendizaje automático, se perfila como un potencial punto de inflexión para quienes utilizan prótesis de mano, buscando resolver el problema del abandono de estos dispositivos debido a la excesiva concentración mental requerida para su uso.
La innovación surge como respuesta a la problemática documentada de que casi la mitad de los usuarios de prótesis robóticas dejan de emplearlas porque deben concentrarse demasiado para coordinar cada movimiento. Las prótesis convencionales requieren órdenes conscientes para mover cada dedo, haciendo que acciones básicas, como manipular objetos delicados o sostener una taza, exijan un esfuerzo mental permanente. El sistema desarrollado por la Universidad de Utah apunta a solucionar ese desafío mediante la combinación de sensores físicos y algoritmos de aprendizaje automático.
Los ingenieros trabajaron en colaboración con TASKA Prosthetics para incorporar sensores ópticos y de presión en las puntas de los dedos de una mano robótica comercial. Estos componentes permiten detectar objetos con precisión, desde elementos pesados hasta el peso casi imperceptible de una bola de algodón. La información recolectada alimenta una inteligencia artificial que es capaz de ajustar de manera independiente, pero coordinada, la posición de cada dedo, generando un agarre adecuado para distintos tipos de objetos. Esta prótesis combina las intenciones del usuario con la corrección inteligente de la IA: si la persona quiere sostener un objeto con firmeza, el sistema refuerza el agarre; si, en cambio, desea soltarlo, la prótesis detecta ese cambio de intención y se adapta, manteniendo la autonomía del usuario mientras se reduce el esfuerzo necesario para el control.
Para evaluar su desempeño, cuatro personas con amputaciones entre la muñeca y el codo participaron en una serie de pruebas. Los voluntarios lograron completar tareas que normalmente exigen precisión y control sensitivo, como beber de un vaso de plástico sin deformarlo o sostener objetos pequeños sin riesgo de caída. La unión entre el algoritmo y los sensores permitió que la prótesis actuara casi como una extensión natural del cuerpo, corrigiendo micromovimientos. Marshall Trout, investigador del Utah NeuroRobotics Lab, explicó que “muchos usuarios dejan de utilizar sus prótesis porque los sistemas actuales no les brindan el nivel de control que necesitan”. Agregó que la falta de retroalimentación sensorial obliga a las personas a concentrarse más en cada acción, lo que provoca desgaste mental. En este nuevo enfoque, la inteligencia artificial asume parte del trabajo que normalmente recaería por completo en el usuario, “haciendo que las tareas simples vuelvan a ser simples”.
Por su parte, Jacob A. George, también integrante del equipo, señaló que trasladar una parte del proceso de agarre al interior de la prótesis permite que el uso diario sea más intuitivo. La mano robótica analiza la presión adecuada, corrige pequeñas desviaciones y distribuye la fuerza entre los dedos de manera automática. El equipo ya trabaja en la siguiente fase de la investigación: integrar interfaces neurales implantadas que permitan controlar la prótesis con señales cerebrales y, al mismo tiempo, devolver al usuario una sensación realista de tacto. El objetivo final es cerrar el ciclo completo de intención, movimiento y percepción, un desafío que podría transformar por completo la experiencia con tecnologías biónicas.
