Los investigadores han desarrollado el prototipo de un cómodo y flexible “exoesqueleto de mano suave e inteligente,” o robo-glove, que brinda retroalimentación a los usuarios que necesitan volver a aprender tareas que requieren destreza manual y coordinación, por ejemplo después de sufrir un derrame cerebral. El presente estudio se centró en pacientes que necesitan volver a aprender a tocar el piano como prueba de principio, pero el guante se puede adaptar fácilmente para ayudar a volver a aprender otras tareas diarias.
El ictus es la causa más importante de discapacidad para adultos en la UE, que afecta aproximadamente a 1,1 millones de habitantes cada año. Después de un accidente cerebrovascular, los pacientes suelen necesitar rehabilitación para volver a aprender a caminar, hablar o realizar las tareas diarias. La investigación ha demostrado que, además de la terapia física y ocupacional, la musicoterapia puede ayudar a los pacientes con accidente cerebrovascular a recuperar el lenguaje y la función motora.
Pero para las personas formadas en música y que sufrieron un derrame cerebral, tocar música puede ser una habilidad que debe volver a aprenderse. Ahora, un estudio en Fronteras en robótica e IA ha demostrado lo novedoso robótica suave puede ayudar a los pacientes en recuperación a volver a aprender a tocar música y otras habilidades que requieren destreza y coordinación.
“Aquí mostramos que nuestro guante de exoesqueleto inteligente, con su sensores táctiles, actuadores blandosy la inteligencia artificial, pueden ayudar eficazmente en la reaprender de tareas manuales después neurotrauma”, dijo el autor principal, el Dr. Maohua Lin, profesor adjunto en el Departamento de Ingeniería Mecánica y Oceánica de la Universidad Atlántica de Florida.
A quién le queda el guante: ‘mano inteligente’ hecha a medida
Lin y sus colegas diseñaron y probaron un ‘inteligente exoesqueleto de mano‘ en la forma de un robot-guante impreso en 3D, flexible y de múltiples capas, que pesa solo 191 g. Toda el área de la palma y la muñeca del guante está diseñada para ser suave y flexible, y la forma del guante se puede personalizar para adaptarse a la anatomía de cada usuario.
Los actuadores neumáticos suaves en las yemas de los dedos generan movimiento y ejercen fuerza, imitando así los movimientos naturales y precisos de la mano. Cada punta de los dedos también contiene una matriz de 16 sensores flexibles o ‘taxels’, que brindan sensaciones táctiles a la mano del usuario al interactuar con objetos o superficies. La producción del guante es sencilla, ya que todos los actuadores y sensores se colocan mediante un único proceso de moldeo.
“Mientras usan el guante, los usuarios humanos tienen control sobre el movimiento de cada dedo en gran medida”, dijo el autor principal, el Dr. Erik Engeberg, profesor del Departamento de Ingeniería Mecánica y Oceánica de la Universidad Atlántica de Florida.
“El guante está diseñado para ayudar y mejorar los movimientos naturales de sus manos, permitiéndoles controlar la flexión y extensión de sus dedos. El guante proporciona guía para las manos, brindando apoyo y amplificando la destreza”.
Los autores prevén que, en última instancia, los pacientes podrían usar un par de estos guantes, para ayudar a ambas manos de forma independiente a recuperar la destreza, las habilidades motoras y el sentido de la coordinación.
AI entrenó al guante para ser profesor de música
Los autores utilizaron el aprendizaje automático para enseñar con éxito al guante a “sentir” la diferencia entre tocar una versión correcta o incorrecta de una canción para principiantes en el piano. Aquí, el guante operaba de forma autónoma sin intervención humana, con movimientos preprogramados. La canción era ‘María tenía un corderito’, que requiere cuatro dedos para tocar.
“Descubrimos que el guante puede aprender a distinguir entre la ejecución correcta e incorrecta del piano. Esto significa que podría ser una herramienta valiosa para la rehabilitación personalizada de las personas que desean volver a aprender a tocar música”, dijo Engeberg.
Ahora que se ha demostrado la prueba de principio, el guante se puede programar para dar retroalimentación al usuario sobre lo que salió bien o mal en su juego, ya sea a través de retroalimentación háptica, señales visuales o sonido. Estos le permitirían comprender su desempeño y realizar mejoras.
Recogiendo el guante para los desafíos restantes
Lin agregó: “Adaptar el diseño actual a otras tareas de rehabilitación más allá de tocar música, por ejemplo manipulación de objetos, requeriría una adaptación a las necesidades individuales. Esto se puede facilitar a través de la tecnología de escaneo 3D o tomografías computarizadas para garantizar un ajuste y una funcionalidad personalizados para cada usuario”.
“Pero es necesario superar varios desafíos en este campo. Estos incluyen mejorar la precisión y confiabilidad de la detección táctil, mejorar la adaptabilidad y la destreza del diseño del exoesqueleto y refinar los algoritmos de aprendizaje automático para interpretar y responder mejor a la entrada del usuario”.
Este artículo apareció originalmente en Frontiers Science News.