Exoesqueletos robóticos con IA: asistencia al movimiento y riesgo de lesiones

La inteligencia artificial puede mejorar el control de los exoesqueletos robóticos. Estos dispositivos portátiles ayudan al movimiento, pero los resultados experimentales no equivalen a beneficios demostrados en cualquier uso cotidiano. Un trabajo de Georgia Tech de 2024 estudió un controlador capaz de adaptarse a distintas actividades.

¿Por qué los exoesqueletos todavía no son de uso generalizado?

Los exoesqueletos robóticos llevan décadas en desarrollo y algunos ya se utilizan en rehabilitación o para apoyar tareas industriales. Que no sean habituales en tiendas o talleres no significa que todos permanezcan exclusivamente en laboratorios.

Su adopción depende tanto del hardware como del software. El peso, el coste, la alimentación eléctrica, la comodidad, la seguridad y el control ajustado al usuario son retos importantes. Mover una articulación con un motor no equivale a ofrecer ayuda segura a distintas personas en situaciones cambiantes.

Fuente: Ekso Bionics

Muchos sistemas necesitan ajustes para cada usuario, tarea o entorno. Esa preparación puede limitar su flexibilidad, aunque el alcance de la limitación varía entre dispositivos.

Exoesqueletos más versátiles

Los desarrolladores combinan sensores y software para mejorar el control. Algunos sistemas identifican primero la actividad y seleccionan una forma de asistencia. La IA permite explorar otros métodos; las necesidades de cálculo, energía y coste dependen del diseño concreto.

Un enfoque diferente

Un equipo de ingeniería mecánica de Georgia Tech, dirigido por Aaron Young, desarrolló un controlador que estima los momentos articulares a partir del movimiento del usuario. Así busca adaptar la asistencia sin seleccionar por separado un modo para cada actividad.

El trabajo presentó un controlador para exoesqueletos y no un sistema operativo nuevo. El algoritmo se entrenó previamente con datos experimentales. Dentro de las condiciones estudiadas, no necesitó entrenamiento ni calibración individual para cada nuevo usuario. Su adaptación a caminar, subir escaleras o recorrer rampas no demuestra seguridad en cualquier situación.

Centrarse en el movimiento humano

El método se basa en la biomecánica del usuario en lugar de depender únicamente de clasificar el entorno. La fisiología humana ya se utilizaba para controlar dispositivos antes de la IA. La novedad está en el modelo aprendido para estimar momentos articulares durante diferentes movimientos.

La función de la inteligencia artificial

El modelo de aprendizaje profundo estima los momentos articulares a partir de las mediciones de los sensores. El controlador utiliza esas estimaciones para aportar asistencia parcial. Los datos de fuerza y captura del movimiento obtenidos en el laboratorio sirvieron para entrenar el modelo; no deben confundirse con un requisito de seguimiento continuo por un laboratorio durante el uso. El método reduce la necesidad de cambiar manualmente entre modos de actividad.

Cómo se entrenó el modelo

Los investigadores reunieron una base de datos de movimientos con participantes de diferentes características corporales. Entrenar el algoritmo previamente es distinto de exigir que cada nuevo usuario vuelva a entrenarlo.

Los participantes realizaron tareas como caminar y desplazarse por escaleras y rampas. Las plataformas de fuerza y la captura del movimiento proporcionaron mediciones para calcular los momentos articulares. Los resultados no deben extenderse automáticamente a toda forma de carrera o salto sin pruebas adicionales.

Estas mediciones permitieron entrenar el modelo para estimar los momentos articulares durante diversas actividades. El controlador busca ayudar al usuario, no sustituir por completo su movimiento.

Trabajos anteriores del equipo

Young y su equipo habían investigado sistemas robóticos para personas con limitaciones de movilidad, incluidas aplicaciones en rehabilitación infantil. Esos trabajos no demuestran que ya existan prótesis comerciales con IA capaces de funcionar de manera autónoma y segura en cualquier niño con lesión cerebral.

Apoyo a personas con limitaciones de movilidad

Los exoesqueletos pueden ayudar al movimiento o a la rehabilitación cuando se seleccionan usuarios e indicaciones adecuados. Los resultados dependen del dispositivo, la enfermedad y el programa terapéutico. No garantizan que todas las personas puedan caminar de forma independiente o recuperar íntegramente su marcha.

También se investiga la reducción de la carga física en trabajos industriales. Las posibles aplicaciones para transportar equipo militar o piezas pesadas no demuestran que ya se prevengan todas las lesiones asociadas.

Distintas aplicaciones en rehabilitación

Los dispositivos robóticos responden a necesidades diversas. La IA puede utilizarse para controlar el movimiento, pero también para diseñar o personalizar un producto. Los siguientes ejemplos no tienen todos la misma función clínica.

1. Limbitless Solutions

Limbitless Solutions se fundó en 2014 y está vinculada a la University of Central Florida. Desarrolla, entre otros proyectos, prótesis y cubiertas personalizadas para niños con diferencias en sus extremidades. La personalización estética es distinta del control motor de la prótesis.

Los niños pueden utilizar herramientas de Adobe (ADBE ) para crear propuestas visuales a partir de descripciones escritas. Los diseños elegidos pueden adaptarse a una cubierta y fabricarse mediante impresión 3D. Aquí la IA generativa se aplica al aspecto del dispositivo, no a su movimiento.

Limbitless también colaboró con Orlando Health Arnold Palmer Hospital for Children en investigaciones clínicas. La personalización puede involucrar a los niños en el diseño; sin mediciones apropiadas, no demuestra una mejora del ánimo o de los resultados terapéuticos en todos los participantes.

2. ReWalk Robotics la empresa que adoptó el nombre Lifeward en 2024

LFWD Gráfico de precios

ReStore de Lifeward es un dispositivo robótico blando para apoyar la rehabilitación de la marcha después de un ictus. Es diferente del exoesqueleto personal ReWalk destinado a personas con lesión medular. ReStore obtuvo autorización de la FDA estadounidense en 2019; no se presentó por primera vez en 2024.

Su diseño textil es diferente al de los dispositivos con estructura rígida. Está destinado al uso clínico bajo la supervisión de profesionales formados. Que sea ligero y plegable no demuestra por sí mismo que resulte más barato que todas las alternativas.

El terapeuta utiliza una unidad de control para ajustar la asistencia durante el entrenamiento de la marcha. ReStore no debe describirse como un dispositivo para uso autónomo en casa, deporte o escaleras. Sus instrucciones definen las aplicaciones y limitaciones de uso.

Lifeward ofrece productos con distintas finalidades. La autorización de la FDA y el marcado CE corresponden a productos e indicaciones concretos. No implican que todos tengan la misma autorización, que todos utilicen IA o que los seguros cubran siempre su coste.

Aplicaciones de los exoesqueletos robóticos

Los exoesqueletos se desarrollan para sanidad, industria e investigación. Además de sus posibles beneficios, importan el peso, la seguridad, la facilidad de uso y el rendimiento en tareas reales.

Aplicaciones militares

Las organizaciones militares llevan tiempo interesadas en la asistencia para transportar cargas y otros usos. DARPA financió investigaciones relacionadas. Ese interés no demuestra que todos los sistemas experimentales ya se utilicen de forma generalizada en combate.

En el futuro podrían ayudar a transportar suministros, recorrer distancias mayores o evacuar heridos. Su utilidad depende de la fuente de energía, el terreno, la fiabilidad y la seguridad del usuario.

Aplicaciones industriales

Los robots industriales pueden aportar precisión y eficiencia en tareas repetitivas de producción. Nuevos sensores y métodos de control pueden ampliar su flexibilidad. No significa que cualquier robot comprenda y realice de manera segura toda tarea nueva.

Empresas como Amazon (AMZN ) utilizan robots en logística. Interactuar con modelos de lenguaje como ChatGPT plantea retos distintos de controlar movimientos de forma segura. Las personas con exoesqueletos podrían trabajar junto a robots, pero la seguridad de cada combinación requiere evaluación específica.

Exploración espacial

Los exoesqueletos robóticos se investigan para ejercicio y asistencia al movimiento en el espacio. Otros sistemas robóticos ya desempeñan funciones importantes en la Estación Espacial Internacional y en misiones de exploración. Esto no significa que todo prototipo de exoesqueleto haya volado al espacio.

NASA presentó el exoesqueleto X1 en 2012. Se investigó para ofrecer resistencia durante el ejercicio en el espacio y asistencia al movimiento en la Tierra, entre otros fines. No se desarrolló exclusivamente para rehabilitación tras una operación de cadera. El uso de IA y las prestaciones de las baterías dependen de cada producto posterior.

Hacia exoesqueletos más útiles

La asistencia al movimiento puede resultar útil al retirar nieve o transportar cargas. La IA puede aumentar la flexibilidad del control, pero afirmar que previene lesiones musculoesqueléticas o revierte una discapacidad exige pruebas adecuadas para cada producto y aplicación. La seguridad y los beneficios reales en el uso cotidiano siguen siendo cuestiones importantes de investigación.

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