Robótica

Mano protésica avanzada imita el tacto humano en un avance de robótica

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Prosthetic Hand

Un equipo de investigación ha construido una mano robótica experimental que combina articulaciones flexibles, una estructura interna rígida y sensores táctiles. Su objetivo es mejorar la capacidad de agarre de futuras prótesis de mano. El estudio no incluye un ensayo clínico con personas amputadas ni demuestra que un usuario pueda sentir el contacto a través de sus nervios.

¿Por qué cuesta reproducir el agarre humano?

La mano humana combina huesos, músculos, tejidos blandos y receptores cutáneos. Esto permite sujetar un objeto frágil sin aplastarlo y percibir cambios de presión o vibración. Una pinza robótica rígida ofrece soporte, pero se adapta menos a la forma del objeto. Otra muy blanda se adapta mejor, aunque puede perder fuerza o proporcionar poca información táctil.

En la piel hay receptores que responden a diferentes tipos de presión, deformación y vibración. Los investigadores no reprodujeron todo ese sistema biológico: construyeron un sensor de varias capas que recoge más información que un detector sencillo de contacto.

Diseño de la mano experimental

El estudio publicado en Science Advances describe dedos con articulaciones blandas de silicona apoyadas en una estructura interna rígida. La presión del aire mueve las articulaciones. Así los dedos se ajustan al objeto manteniendo el soporte necesario para agarrarlo.

La punta del dedo tiene tres capas sensoras. La resistencia eléctrica de las capas exterior e intermedia cambia al aplicar presión. La capa interior incorpora un elemento piezoeléctrico que detecta cambios rápidos y vibraciones. Un modelo informático combina las señales para clasificar las texturas de las superficies.

El equipo empleó codificación neuromórfica: una manera de representar las mediciones inspirada en ciertas propiedades de las señales nerviosas. Eso no significa que las señales se hayan transmitido a los nervios de una persona ni que un paciente haya recuperado el tacto.

¿Qué mostraron las pruebas?

Primero se ensayaron los dedos y las capas sensoras por separado; después, la mano se montó en un brazo robótico UR5. Agarró objetos cotidianos de diferentes formas y rigideces, entre ellos un recipiente de agua, un peluche y un vaso de papel. La estructura flexible ayudó a adaptar el agarre.

Un dedo híbrido con el sensor multicapa alcanzó una precisión media del 98,38 % al clasificar 26 texturas probadas, según el método de evaluación del estudio. Esa cifra no mide el reconocimiento de todos los objetos posibles ni la sensación de un paciente. Los dedos totalmente blandos o rígidos usados como comparación obtuvieron peores resultados en esta tarea concreta.

Posibles usos y límites

El diseño puede servir a la investigación de prótesis de miembro superior, pinzas industriales para productos delicados y robots agrícolas. Para convertirse en una prótesis de uso diario todavía habría que estudiar la comodidad, durabilidad, forma de control, peso, consumo eléctrico, seguridad y verdadera retroalimentación sensorial en humanos.

La afirmación anterior de que estas prótesis llegarían con certeza al mercado en cinco o diez años no se desprende de los resultados. El calendario dependerá de más investigaciones, posibles ensayos clínicos y autorizaciones.

Empresas e inversión

Ekso Bionics trabaja en exoesqueletos portátiles y robótica de rehabilitación. Este estudio universitario no demuestra que la empresa ya utilice el sensor ni que sus ingresos vayan a aumentar por él.

Conclusión

El prototipo muestra que combinar materiales flexibles y rígidos con varias capas sensoras puede mejorar el agarre y la clasificación de texturas en el laboratorio. Es un avance para la investigación en prótesis, pero todavía no una mano lista para devolver el sentido del tacto a una persona.

David Hamilton es un periodista a tiempo completo y un bitcoinista de larga trayectoria. Se especializa en escribir artículos sobre la blockchain. Sus artículos han sido publicados en múltiples publicaciones de bitcoin, incluyendo Bitcoinlightning.com