Un nuevo control compartido entre humano y máquina mejora la destreza de las manos biónicas

La combinación continua entre la intención del usuario y la asistencia autónoma basada en IA permite ejecutar movimientos más precisos y naturales en manos protésicas, reduciendo al mismo tiempo el esfuerzo cognitivo necesario para manejarlas, según un estudio publicado en Nature Communications.

Los autores equiparon una mano protésica con puntas de dedos personalizadas. Además de detectar la presión, tienen sensores ópticos de proximidad capaces de ‘ver’ los objetos antes de tocarlos. Los sensores permiten a la IA ayudar al usuario con movimientos precisos como agarrar y sujetar objetos con destreza. / Utah NeuroRobotics Lab

Las manos biónicas comerciales han avanzado enormemente en su capacidad para replicar movimientos humanos, pero aún arrastran un problema decisivo: son difíciles de controlar y exigen un alto esfuerzo mental a quienes las usan.

Ahora, un equipo del Laboratorio de NeuroRobótica de la Universidad de Utah (EE UU), dirigido por el investigador Marshall Trout, propone una solución tan simple como transformadora: un sistema de control compartido en el que la prótesis y la persona cooperan de forma continua gracias a un modelo de IA que guía los movimientos más delicados.

En sistema de control de la prótesis y la persona cooperan de forma continua gracias a un modelo de IA que guía los movimientos más delicados

El equipo ha integrado sensores de proximidad y presión en las yemas de una mano protésica comercial (TASKA Hand). Estos sensores, capaces incluso de “ver” objetos antes del contacto, alimentan un algoritmo que estima la distancia al objeto y ajusta de manera autónoma la posición de los dedos. A la vez, la prótesis incorpora señales humanas obtenidas de la actividad eléctrica de la piel o el músculo, combinando ambas fuentes en tiempo real.
Desarrollan la primera mano robótica con control magnético

Desarrollan la primera mano robótica con control magnético

Ana Hernando

Finura, modulación y menor carga mental

El resultado es un control híbrido más preciso e intuitivo. En pruebas con nueve voluntarios sanos y cuatro personas amputadas, el sistema permitió manipular objetos frágiles o llevar a cabo tareas cotidianas —como sostener un huevo, recoger una hoja de papel o beber de una taza— con mayor finura, mejor modulación de la fuerza y menor carga mental que con los modos tradicionales de control exclusivamente humano o exclusivamente autónomo.

En pruebas el sistema permitió manipular objetos frágiles o llevar a cabo tareas cotidianas

Los autores subrayan que serán necesarios estudios a más largo plazo, pero el trabajo apunta hacia una nueva generación de prótesis basadas en IA que no solo imitan la mano humana, sino que colaboran con ella: máquinas que asisten, no que compiten por el control.

Marshall Trout (derecha) probó con cuatro personas amputadas un sistema de IA capaz de controlar una prótesis avanzada de forma conjunta con el usuario, mejorando la destreza y haciendo su manejo más intuitivo. / Laboratorio de NeuroRobótica de Utah

Marshall Trout (derecha) probó con cuatro personas amputadas un sistema de IA capaz de controlar una prótesis avanzada de forma conjunta con el usuario, mejorando la destreza y haciendo su manejo más intuitivo. / Laboratorio de NeuroRobótica de Utah

Referencia:

Marshall Trout et al. Shared human-machine control of an intelligent bionic hand improves grasping and decreases cognitive burden for transradial amputees. Nature Comm, 2025

Fuente: SINC
Derechos: Creative Commons.
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