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La búsqueda de una mano biónica que pueda realizar tareas cotidianas sin estrujar objetos es un desafío complejo. Los investigadores de la Universidad de Utah han estado trabajando en este proyecto, utilizando inteligencia artificial y redes neuronales para crear sensores y sistemas precisos de presión que permitan a los pacientes con prótesis controlar objetos con más facilidad.
El problema radica en que las mayorías de los brazos biónicos comerciales no pueden replicar el sentido del tacto que permite asir objetos como lo hace una persona con manos plenamente funcionales. Por eso, los investigadores han desarrollado sensores ópticos de proximidad y presión que permiten a la mano protésica detectar la presión y la proximidad precisa de los objetos, simulando el sentido del tacto fino.
Además, los investigadores han entrenado un modelo de red neuronal artificial para conseguir que los dedos se desplacen de forma precisa con el fin de agarrar un objeto. Aunque este avance ha sido importante, todavía hay mucho trabajo por hacer en términos de adaptarse a la voluntad del usuario en acciones más complejas.
En este sentido, Jacob A. George, profesor de Ingeniería Eléctrica y Computacional del John and Marcia Price College, ha dicho que "No queremos que el usuario luche contra la máquina por el control, sino que esta mejore la precisión del usuario y, al mismo tiempo, facilite las tareas". Esto implica una nueva forma de compartir el control entre el usuario y el agente de IA, para que la máquina aumente el control natural del usuario.
La investigación también ha encontrado que la interacción entre máquina y cerebro es más compleja de lo que podría parecer. Tamar Makin, profesora de neurociencia cognitiva en la Universidad de Cambridge, ha escaneado con resonancia magnética los cerebros de personas sin prótesis y usuarios de estos dispositivos para analizar si los patrones eran similares.
"Las prótesis no se representan [en el cerebro] como manos, pero tampoco como herramientas", asegura Makin. Según sus investigaciones, la presencia de estas ayudas desencadena una "firma neural única" que permite adaptarse a nuevas condiciones.
El problema radica en que las mayorías de los brazos biónicos comerciales no pueden replicar el sentido del tacto que permite asir objetos como lo hace una persona con manos plenamente funcionales. Por eso, los investigadores han desarrollado sensores ópticos de proximidad y presión que permiten a la mano protésica detectar la presión y la proximidad precisa de los objetos, simulando el sentido del tacto fino.
Además, los investigadores han entrenado un modelo de red neuronal artificial para conseguir que los dedos se desplacen de forma precisa con el fin de agarrar un objeto. Aunque este avance ha sido importante, todavía hay mucho trabajo por hacer en términos de adaptarse a la voluntad del usuario en acciones más complejas.
En este sentido, Jacob A. George, profesor de Ingeniería Eléctrica y Computacional del John and Marcia Price College, ha dicho que "No queremos que el usuario luche contra la máquina por el control, sino que esta mejore la precisión del usuario y, al mismo tiempo, facilite las tareas". Esto implica una nueva forma de compartir el control entre el usuario y el agente de IA, para que la máquina aumente el control natural del usuario.
La investigación también ha encontrado que la interacción entre máquina y cerebro es más compleja de lo que podría parecer. Tamar Makin, profesora de neurociencia cognitiva en la Universidad de Cambridge, ha escaneado con resonancia magnética los cerebros de personas sin prótesis y usuarios de estos dispositivos para analizar si los patrones eran similares.
"Las prótesis no se representan [en el cerebro] como manos, pero tampoco como herramientas", asegura Makin. Según sus investigaciones, la presencia de estas ayudas desencadena una "firma neural única" que permite adaptarse a nuevas condiciones.