Al combinar componentes electrónicos elásticos con inteligencia artificial en tiempo real, un dispositivo presentado por científicos de la Universidad de California en San Diego (UCSD) supera el antiguo problema de las señales de gestos ruidosas en entornos dinámicos.
Los sensores de gestos portátiles tradicionales suelen fallar cuando el usuario está en movimiento: la señal se distorsiona por las vibraciones, los movimientos musculares y otras perturbaciones.
En ese sentido, los investigadores de la UCSD resolvieron este problema integrando una inteligencia artificial que limpia los datos ruidosos del sensor en tiempo real. Como resultado, el sistema puede reconocer de forma fiable los movimientos naturales del brazo incluso bajo un movimiento excesivo.
SENSORES DE MOVIMIENTO
El dispositivo portátil es un parche electrónico suave, adherido a un brazalete de tela. Incorpora sensores de movimiento, sensores musculares (EMG), un microcontrolador Bluetooth y una batería extensible.
Las señales del brazo pasan por un marco de aprendizaje profundo personalizado que filtra las interferencias, decodifica el gesto y envía comandos al instante, por ejemplo, a un brazo robótico.
Esta tecnología podría tener un gran impacto. En medicina, los pacientes con movilidad limitada o aquellos que se someten a rehabilitación podrían utilizar gestos sencillos para controlar ayudas robóticas.
En la industria o en contextos de primeros auxilios, los trabajadores podrían manejar herramientas o máquinas no tripuladas sin necesidad de utilizar las manos, incluso en condiciones inestables o peligrosas.
Sorprendentemente, el sistema incluso se validó en olas oceánicas simuladas, lo que sugiere su potencial para el control de robots submarinos.
“Este avance nos acerca a interfaces hombre-máquina intuitivas y robustas que pueden implementarse en la vida cotidiana”, aseguró Xiangjun Chen, investigador postdoctoral en la Universidad de California en San Diego.