La wristband ultrasónica del MIT abre una nueva fase en el control de robots y entornos virtuales
La idea de que una persona pueda controlar casi al instante una mano robótica con sus propios movimientos de la mano perteneció durante mucho tiempo al ámbito de las demostraciones de laboratorio y los prototipos tecnológicos que requerían cámaras, equipos voluminosos o guantes con sensores. Un nuevo desarrollo del Massachusetts Institute of Technology muestra que esa transición del laboratorio a un uso más práctico podría estar más cerca de lo que se pensaba hasta hace poco. Investigadores del MIT han desarrollado una wristband ultrasónica, un dispositivo wearable que sigue en tiempo real los movimientos de la mano al captar mediante imágenes los músculos, tendones y ligamentos en la zona de la muñeca, y luego, con ayuda de la inteligencia artificial, traduce esos datos en las posiciones de los dedos y la palma. El resultado es un sistema con el que el usuario puede controlar de forma inalámbrica una mano robótica, pero también mover objetos en un entorno virtual con un nivel de precisión que hasta ahora no estaba fácilmente disponible en un formato tan compacto.
La importancia de un avance así se entiende mejor si se tiene en cuenta lo biomecánicamente compleja que es la mano humana. En acciones cotidianas, como deslizar por la pantalla de un smartphone, intervienen decenas de músculos, articulaciones, tendones y ligamentos. Precisamente por eso la robótica y los sistemas de realidad virtual llevan años intentando encontrar una forma fiable de captar los movimientos finos de la mano, no solo los gestos gruesos sino también las transiciones entre ellos. Según la descripción del equipo de investigación, el nuevo dispositivo no intenta adivinar la intención del usuario solo a través de señales eléctricas procedentes de los músculos, sino que literalmente “observa” cómo cambian las estructuras internas de la muñeca durante el movimiento. Esto le proporciona un conjunto de información mucho más rico sobre lo que está haciendo la mano en un momento determinado.
Cómo funciona el dispositivo y por qué es diferente de los enfoques anteriores
La parte central del sistema es un módulo de ultrasonidos integrado en una banda de tamaño aproximado al de un reloj inteligente. Produce de forma continua imágenes de las estructuras internas de la muñeca mientras el usuario mueve los dedos y la mano. Estas imágenes ecográficas en blanco y negro no bastan por sí solas para que el robot sepa si debe apretar los dedos, señalar con el dedo índice o soltar un objeto. Por eso el equipo también desarrolló un modelo de inteligencia artificial que aprende a vincular los cambios en las imágenes ecográficas con posiciones concretas de la mano.
Los investigadores señalan que el pulgar y los dedos son capaces de 22 grados de libertad, es decir, de un gran número de direcciones diferentes de flexión, extensión y giro. En las imágenes ecográficas de la muñeca encontraron regiones que pueden relacionarse con movimientos individuales. Algunos cambios corresponden, por ejemplo, a la extensión del pulgar, otros a los movimientos del dedo índice, y juntos crean un mapa a partir del cual el algoritmo puede reconstruir la posición global de la mano. Para que un modelo así fuera fiable, fue necesario combinar las imágenes ecográficas con una captura externa del movimiento. Por ello, los voluntarios realizaron distintos gestos mientras estaban rodeados de cámaras, de modo que el sistema aprendía a hacer coincidir lo que ocurría dentro de la muñeca con lo que era visible desde fuera.
Ese enfoque difiere de forma importante de las tres soluciones más comunes hasta ahora. En primer lugar, están los sistemas basados en cámaras, que pueden ser precisos, pero funcionan mal en cualquier espacio, son sensibles a la oclusión de la mano y a menudo requieren un equipo cuidadosamente montado. En segundo lugar, están los guantes con sensores, que pueden registrar el movimiento, pero al mismo tiempo limitan la sensación natural y el movimiento del usuario. En tercer lugar, están las pulseras o electrodos que leen las señales eléctricas de los músculos. Estos sistemas logran avances, pero su problema es el ruido del entorno y una menor sensibilidad a cambios muy sutiles. El equipo del MIT considera que la obtención de imágenes por ultrasonidos de la muñeca puede ofrecer una visión más precisa y continua de la mecánica del movimiento, precisamente porque no registra solo la señal superficial, sino la morfología del tejido en tiempo real.
De la demostración de laboratorio al robot que toca y encesta
Las demostraciones presentadas por el MIT son intencionadamente sencillas, pero muy efectivas, porque muestran con claridad lo que ocurre cuando un sistema digital “traduce” la mano humana con suficiente fidelidad. En un caso, un usuario con la pulsera controla una mano robótica comercial. Cuando la persona mueve los dedos como si tocara un teclado, el robot sigue esos movimientos casi al mismo tiempo y ejecuta una melodía sencilla en el piano. En otra demostración, esa misma mano robótica imita el golpeteo con los dedos para encestar una pequeña pelota en una canasta de mesa. El sentido de estos ensayos no está en la música ni en el juego en sí, sino en que los movimientos se transmitieron de forma inalámbrica, intuitiva y sin un controlador manual clásico.
Igualmente importante es la aplicación en un entorno virtual. El equipo desarrolló un programa informático conectado a la wristband, de modo que el usuario, pellizcando con los dedos, agarrando o soltando, puede ampliar y reducir un objeto virtual y desplazarlo suavemente por la pantalla. En una era en la que la industria de la realidad virtual y aumentada busca formas más naturales de control, esa parte de la historia quizá sea la más interesante también desde el punto de vista comercial. Los controladores clásicos ofrecen fiabilidad, pero rara vez proporcionan la sensación de que el objeto se controla con la propia mano. Las cámaras, de nuevo, sufren las limitaciones del espacio, la iluminación y la oclusión. Los ultrasonidos wearables se presentan aquí como un posible compromiso entre precisión, portabilidad y sensación natural.
Por qué la recopilación de datos es casi tan importante como el propio dispositivo
Aunque las demostraciones atraen la mayor atención, los investigadores destacan especialmente otro objetivo: la construcción de una gran base de datos de movimientos de la mano. La fase actual del trabajo incluye la recopilación de datos de un mayor número de usuarios con distintos tamaños de mano, distintas formas de dedos y distintos estilos de ejecución de gestos. Esto es clave porque ningún sistema de control será realmente aplicable a gran escala si funciona bien solo en un pequeño grupo de personas con una anatomía similar.
En el estudio que se acaba de describir participaron ocho voluntarios con distintos tamaños de manos y muñecas. Llevaron el dispositivo mientras realizaban diversos gestos y agarres, incluidos los signos de las 26 letras del lenguaje de señas estadounidense. Además, sujetaron objetos como una pelota de tenis, una botella de plástico, unas tijeras y un lápiz. En todos esos casos, el sistema, según los autores, siguió con precisión la posición de la mano. Esos datos tienen un doble valor. Por un lado, sirven para mejorar la propia wristband. Por otro, pueden convertirse en material para entrenar robots humanoides que necesitan una destreza manual cada vez más sofisticada.
Es precisamente aquí donde se pone de manifiesto la importancia más amplia del trabajo. Si un robot tiene que realizar tareas en las que el control fino es importante, no basta con enseñarle solo “agarra” o “suelta”. Es necesario saber con qué fuerza apretar, en qué ángulo colocar el pulgar, cómo coordinar varios dedos y cómo adaptar el agarre a un objeto de forma diferente. Por eso el equipo del MIT considera que wristbands ultrasónicas como esta podrían servir como herramienta para la recopilación masiva de datos sobre la destreza humana, incluidas tareas de alta precisión. En declaraciones citadas por el MIT, se menciona especialmente la posibilidad de que esos conjuntos de datos puedan ayudar algún día a entrenar robots humanoides para intervenciones delicadas, incluidos ciertos procedimientos quirúrgicos. Esas afirmaciones, por supuesto, deben leerse como una dirección de desarrollo y no como algo listo para un uso clínico, pero muestran con suficiente claridad la ambición del proyecto.
Qué significa este desarrollo para la realidad virtual, la robótica y la tecnología médica
Xuanhe Zhao, profesor de ingeniería mecánica en el MIT y uno de los autores principales del trabajo, considera que este enfoque podría tener un efecto inmediato en la sustitución de las técnicas existentes de seguimiento de la mano en la realidad virtual y aumentada. Esa valoración es importante porque llega en un momento en que las tecnologías wearables y las interfaces hombre-máquina avanzan con rapidez, pero el mercado aún no ha recibido una solución que sea a la vez suficientemente precisa, suficientemente ligera y suficientemente práctica para el uso diario. En un sentido más amplio, la wristband ultrasónica encaja en la línea de investigación de varios años del MIT sobre el desarrollo de ultrasonidos wearables. El mismo laboratorio presentó anteriormente “stickers” ultrasónicos para la obtención continua de imágenes de órganos internos y el seguimiento de cambios en tejidos profundos, lo que demuestra que esta tecnología no es un prototipo aislado, sino parte de una plataforma más amplia.
Esto también es importante porque la frontera entre la tecnología médica y las interfaces de control se difumina cada vez más. En medicina, los ultrasonidos se valoran porque son no invasivos y seguros. En robótica y realidad virtual, su ventaja es que pueden proporcionar una visión profunda del movimiento de los tejidos sin necesidad de un procedimiento invasivo ni de sistemas ópticos que requieran visibilidad directa. Precisamente esta combinación abre espacio para distintas aplicaciones: desde la rehabilitación y la tecnología asistiva hasta los videojuegos, el control industrial y la operación remota de robots en entornos sensibles.
Sin embargo, entre una demostración convincente y un producto de uso amplio todavía existe una serie de obstáculos. El hardware necesita reducirse aún más, los algoritmos deben entrenarse con un número significativamente mayor de movimientos y usuarios, y el sistema debe demostrar fiabilidad fuera de condiciones estrictamente controladas. También es importante la cuestión de la adaptación entre usuarios: cuánto “aprendizaje” individual necesitará el dispositivo y hasta qué punto funcionará bien inmediatamente después de colocarlo en la mano. Precisamente por eso resulta interesante que en el campo de los ultrasonidos wearables también estén apareciendo otras investigaciones que intentan desarrollar los llamados sistemas genéricos, es decir, aquellos que se transfieren con mayor facilidad entre distintos usuarios. Esto demuestra que todo el campo está entrando en una fase en la que ya no se trata solo de si la tecnología puede funcionar, sino también de si puede llegar a ser lo bastante robusta para el mundo real.
Quién está detrás de la investigación y hacia dónde conduce la siguiente fase de desarrollo
El trabajo se publicó en la revista
Nature Electronics, y junto a Xuanhe Zhao y Gengxi Lu figuran entre los autores investigadores del MIT y colaboradores de la Universidad del Sur de California. Entre los coautores del MIT se mencionan Xiaoyu Chen, Shucong Li, Bolei Deng, SeongHyeon Kim, Dian Li, Shu Wang, Runze Li y Anantha Chandrakasan, mientras que entre los colaboradores externos figuran Yushun Zheng, Junhang Zhang, Baoqiang Liu, Chen Gong y el profesor Qifa Zhou. El apoyo financiero fue proporcionado por el MIT, los National Institutes of Health de Estados Unidos, la National Science Foundation, el Departamento de Defensa de Estados Unidos y la Singapore National Research Foundation a través del programa Singapore-MIT Alliance for Research and Technology.
Esa lista de instituciones y financiadores muestra que el trabajo se sitúa en la intersección de varios campos: la ciencia básica de materiales y ultrasonidos, el aprendizaje automático, la robótica y las interfaces hombre-máquina. En ese sentido, la wristband no es solo otro gadget, sino un ejemplo de cómo los sistemas wearables evolucionan hacia una “lectura” cada vez más profunda del cuerpo humano. En lugar de que el ordenador o el robot se basen solo en lo que ven desde fuera, cada vez hay más tecnologías que intentan registrar la biomecánica del movimiento desde dentro, pero sin cirugía. Se trata de un cambio conceptual que podría influir con fuerza en el diseño de las futuras interfaces en los próximos años.
Si el desarrollo continúa en la dirección esperada, en el futuro el usuario podría llevar una wristband discreta y usarla para controlar objetos digitales, herramientas de trabajo o manipuladores robóticos de un modo más cercano al movimiento natural que a la clásica “introducción de comandos”. Para la industria de la realidad virtual, esto significa una interacción más realista. Para la robótica, abre la posibilidad de un control remoto más fino y de un mejor entrenamiento de sistemas humanoides. Para el ámbito de la tecnología asistiva y la rehabilitación, podría significar una interfaz más intuitiva para personas a las que los controladores estándar no les resultan adecuados. Y para la ciencia de los ultrasonidos wearables, representa otra confirmación de que la tecnología, durante mucho tiempo vinculada a los dispositivos hospitalarios y las consultas médicas, va encontrando poco a poco su lugar en el cuerpo del usuario, en el movimiento cotidiano y fuera del entorno médico clásico.
Fuentes:- MIT News – anuncio oficial sobre el desarrollo de “stickers” ultrasónicos y ultrasonidos wearables como base para sistemas más recientes de control y seguimiento de tejidos (enlace)
- MIT News – anuncio oficial sobre el avance de los stickers ultrasónicos del MIT para seguir cambios en órganos profundos, con declaraciones del equipo de investigación (enlace)
- Nature – comentario de Chonghe Wang y Xuanhe Zhao sobre el estado y los obstáculos del desarrollo de los ultrasonidos wearables (enlace)
- Nature Communications – trabajo sobre un armband ultrasónico portátil como controlador para realidad virtual, útil para el contexto tecnológico más amplio del campo (enlace)
- Zhao Lab, MIT – perfil del investigador Gengxi Lu y descripción de su trabajo en dispositivos ultrasónicos bioadhesivos (enlace)
- MIT Technology Licensing Office – perfil de Xuanhe Zhao y descripción del enfoque de investigación del laboratorio en la intersección entre el ser humano y la máquina (enlace)
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Hora de creación: 3 horas antes