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Ya sea para coger una taza y llevárnosla a la boca, escribir con un lápiz o estrechar la mano de alguien, en condiciones normales no necesitamos indicar de forma consciente a cada uno de nuestros dedos dónde deben posicionarse y cuánta fuerza deben aplicar para lograr un agarre adecuado.
La pérdida de esta capacidad intrínseca es uno de los muchos desafíos que afrontan las personas con brazos y manos protésicos. Incluso con las prótesis robóticas más avanzadas, estas actividades cotidianas conllevan una carga cognitiva adicional, ya que los usuarios abren y cierran los dedos alrededor de un objeto pensando detenidamente en cada uno de los movimientos involucrados.
Un equipo formado, entre otros, por Marshall A. Trout y Jacob A. George, de la Universidad de Utah en la ciudad estadounidense de Salt Lake City, ha encontrado ahora una manera de resolver este problema gracias a la inteligencia artificial.
Al integrar sensores de proximidad y de presión en una mano biónica comercial y entrenar una red neuronal artificial en posturas de agarre, los robotistas desarrollaron una estrategia para aumentar la autonomía de movimiento que da resultados mucho más parecidos a la forma natural e intuitiva en que agarramos objetos con las manos naturales.
Al trabajar en conjunto con la inteligencia artificial, los participantes del estudio experimentaron una mayor seguridad y precisión en el agarre, y un menor esfuerzo mental.
Los participantes consiguieron realizar numerosas tareas cotidianas, como recoger objetos pequeños o levantar una taza sosteniéndola por su asa, utilizando para ello diferentes estilos de agarre, en todos los casos sin un entrenamiento extenso.
Trout, George y sus colegas exponen los detalles técnicos de su innovación en la revista académica Nature Communications, bajo el título “Shared human-machine control of an intelligent bionic hand improves grasping and decreases cognitive burden for transradial amputees”.
