Ingenieros del MIT diseñaron una pulsera de ultrasonido que interpreta los movimientos de la mano mediante inteligencia artificial y los transmite en tiempo real a robots o entornos virtuales.
***

• El dispositivo genera imágenes continuas de músculos, tendones y ligamentos de la muñeca para identificar los movimientos de los dedos.
• La pulsera puede reconocer hasta 22 grados de libertad de la mano y fue probada con ocho voluntarios.
• En demostraciones, permitió controlar una mano robótica para tocar piano, lanzar una pelota y manipular objetos virtuales.

MIT crea una pulsera de ultrasonido que permite controlar una mano robótica

Ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachusetts diseñaron una pulsera de ultrasonido capaz de rastrear los movimientos de la mano en tiempo real. El sistema combina imágenes de músculos, tendones y ligamentos con un algoritmo de inteligencia artificial.

La tecnología traduce esas imágenes en las posiciones correspondientes de los cinco dedos y la palma. Después, comunica los movimientos de forma inalámbrica a una mano robótica o a un entorno virtual.

El equipo presentó el diseño en un artículo publicado en Nature Electronics. La investigación involucró a especialistas del MIT y de la Universidad del Sur de California.

Según informó Robohub a partir de información de MIT News, las demostraciones mostraron a voluntarios controlando una mano robótica con sus propios gestos. El robot imitó acciones como tocar una melodía sencilla y lanzar una pequeña pelota de baloncesto.

El desarrollo apunta a mejorar el control de robots humanoides, las aplicaciones de realidad virtual y la recopilación de datos para sistemas capaces de ejecutar tareas manuales complejas.

Una alternativa para interpretar la destreza humana

La mano humana reúne 34 músculos, 27 articulaciones y más de 100 tendones y ligamentos. Esa estructura permite realizar movimientos ágiles y matizados que siguen siendo difíciles de reproducir en robótica.

Las cámaras representan una de las vías utilizadas para registrar esos movimientos. Sin embargo, los sistemas requieren configuraciones complejas y pueden perder información cuando un objeto bloquea la visión.

Otra alternativa consiste en guantes equipados con sensores. Aunque capturan los movimientos de los dedos, pueden limitar la libertad y las sensaciones naturales de quien los utiliza.

Los investigadores también han estudiado las señales eléctricas de los músculos en la muñeca o el antebrazo. Estas señales pueden sufrir interferencias y no siempre distinguen cambios sutiles en la posición de los dedos.

Por ejemplo, algunos sistemas electromiográficos pueden detectar si el pulgar y el índice están juntos o separados. No obstante, tienen más dificultades para identificar con precisión las posiciones intermedias.

El ultrasonido observa las “cuerdas” de la mano

El grupo liderado por Xuanhe Zhao se preguntó si el ultrasonido podía capturar movimientos más continuos y precisos. El equipo ya había desarrollado adhesivos de ultrasonido miniaturizados, similares a los transductores utilizados en aplicaciones médicas.

Estos dispositivos combinan los transductores con un hidrogel que se adhiere de forma segura a la piel. Para el nuevo proyecto, los investigadores incorporaron ese diseño en una pulsera portátil para observar la muñeca durante el movimiento.

Gengxi Lu explicó que los tendones y músculos de la muñeca funcionan como cuerdas que tiran de los dedos. Desde esa perspectiva, una imagen del estado de esas estructuras puede revelar el estado general de la mano.

La pulsera tiene un adhesivo de ultrasonido con un tamaño similar al de un reloj inteligente. También integra componentes electrónicos cuyo tamaño aproximado equivale al de un teléfono celular.

En las primeras pruebas, un voluntario utilizó el dispositivo mientras movía los dedos para formar distintos gestos. Las imágenes mostraron de manera continua y clara los cambios producidos en la muñeca.

La inteligencia artificial traduce las imágenes

El siguiente desafío consistió en relacionar imágenes de ultrasonido en blanco y negro con posiciones concretas de la mano. Los dedos y el pulgar pueden realizar movimientos equivalentes a 22 grados de libertad.

Los científicos identificaron regiones específicas de las imágenes que se relacionaban con cada uno de esos grados. Una región podía reflejar la extensión del pulgar, mientras otra se vinculaba con los movimientos del índice.

Para establecer esas conexiones, un voluntario movió la mano en diversas posiciones mientras varias cámaras registraban sus gestos. Luego, el equipo comparó las imágenes de ultrasonido con las posiciones capturadas por las cámaras.

Con ese procedimiento, los investigadores etiquetaron las zonas de la imagen asociadas con cada movimiento. Después entrenaron un algoritmo de inteligencia artificial para reconocer patrones y vincularlos con los grados de libertad correspondientes.

Las pruebas con un conjunto nuevo de imágenes mostraron que el algoritmo podía predecir los gestos asociados. La combinación entre el software y la pulsera permitió realizar esa traducción de manera continua y en tiempo real.

Pruebas con voluntarios y aplicaciones prácticas

Para evaluar el dispositivo, ocho voluntarios con distintos tamaños de manos y muñecas utilizaron la pulsera. Los participantes realizaron varios gestos, agarres y las señas correspondientes a las 26 letras de la Lengua de Señas Americana.

También sostuvieron objetos cotidianos, entre ellos una pelota de tenis, una botella de plástico, unas tijeras y un lápiz. En cada caso, el sistema rastreó y predijo con precisión la posición de la mano.

El equipo desarrolló un programa informático sencillo conectado de forma inalámbrica con la pulsera. Los movimientos de pinzar y agarrar podían acercar, alejar, mover o manipular un objeto virtual de manera continua.

En otra demostración, los investigadores emparejaron el dispositivo con una mano robótica comercial. Un voluntario simuló los movimientos necesarios para tocar un teclado y el robot los imitó mientras ejecutaba una melodía sencilla en un piano.

La misma mano robótica también reprodujo los toques de los dedos del usuario para lanzar una pequeña pelota hacia un aro de baloncesto instalado sobre un escritorio. Las pruebas funcionaron como una especie de marioneta inalámbrica controlada por la muñeca.

Datos para robots humanoides y realidad virtual

Xuanhe Zhao, profesor Uncas y Helen Whitaker de Ingeniería Mecánica en el MIT, afirmó que el desarrollo podría reemplazar técnicas actuales de seguimiento de manos mediante bandas portátiles de ultrasonido.

El investigador también señaló que estos dispositivos podrían aportar grandes volúmenes de datos para entrenar robots humanoides diestros. Esa información sería especialmente útil para enseñar movimientos que requieren coordinación fina y control continuo.

El equipo ya trabaja en recopilar datos de muchos más usuarios. La meta incluye abarcar una mayor variedad de tamaños de manos, formas de dedos y gestos.

Los investigadores imaginan que esos registros podrían contribuir al entrenamiento de robots para tareas de destreza, incluidos ciertos procedimientos quirúrgicos. La fuente no especificó una aplicación clínica inmediata ni un calendario para ese objetivo.

La pulsera también podría utilizarse para agarrar, manipular e interactuar con objetos en videojuegos, aplicaciones de diseño y otros entornos virtuales. En esos escenarios, los gestos naturales podrían ofrecer una alternativa a controles tradicionales.

Un dispositivo todavía en etapa de desarrollo

Zhao planea reducir aún más el tamaño del hardware. El equipo también quiere entrenar el sistema con más movimientos y con participantes que representen una variedad amplia de manos y muñecas.

La intención final consiste en crear un rastreador portátil que cualquier persona pueda usar para controlar robots humanoides u objetos virtuales. El objetivo es conservar un alto nivel de destreza sin cubrir la mano con un guante.

El investigador describió la tecnología como una vía avanzada para seguir el movimiento diestro de la mano mediante imágenes portátiles de la muñeca. También planteó que las bandas de ultrasonido pueden ofrecer controles intuitivos y versátiles.

El sistema aún depende de un proceso de entrenamiento individual y de una base de datos cuidadosamente etiquetada. Por ello, ampliar su desempeño a usuarios con características físicas diferentes representa uno de los próximos desafíos.

La investigación recibió apoyo parcial del MIT, los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos, la Fundación Nacional de Ciencia de Estados Unidos, el Departamento de Defensa de Estados Unidos y la Fundación Nacional de Investigación de Singapur mediante la Alianza Singapur-MIT para la Investigación y Tecnología.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín