Un guante robótico suave impulsado por IA aumenta la destreza manual de los supervivientes de un accidente cerebrovascular

Universidad Atlántica de Florida, FL

El suave guante robótico integra cinco actuadores en un único dispositivo portátil que se adapta a la mano del usuario. (Imagen:Alex Dolce)

Para las personas que han sufrido un neurotrauma, como un derrame cerebral, las tareas cotidianas pueden ser extremadamente desafiantes debido a la disminución de la coordinación y la fuerza en una o ambas extremidades superiores. Estos problemas han estimulado el desarrollo de dispositivos robóticos para ayudar a mejorar sus capacidades. Sin embargo, la naturaleza rígida de estos dispositivos de asistencia puede resultar problemática, especialmente para tareas más complejas como tocar un instrumento musical.

Un guante robótico, el primero de su tipo, está echando una “mano” y brindando esperanza a los pianistas que han sufrido un derrame cerebral incapacitante. Desarrollado por investigadores de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad Atlántica de Florida, el exoesqueleto de mano robótico suave utiliza inteligencia artificial para mejorar la destreza de la mano.

Combinando sensores táctiles flexibles, actuadores suaves e inteligencia artificial, este guante robótico es el primero en "sentir" la diferencia entre las versiones correctas e incorrectas de la misma canción y en combinar estas características en un exoesqueleto de una sola mano.

"Tocar el piano requiere movimientos complejos y altamente calificados, y las tareas de reaprendizaje implican la restauración y el reentrenamiento de movimientos o habilidades específicas", dijo Erik Engeberg, Ph.D., autor principal, profesor del Departamento de Ingeniería Mecánica y Oceánica de la FAU dentro de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación, y miembro del Centro de Sistemas Complejos y Ciencias del Cerebro de la FAU y del Instituto del Cerebro Stiles-Nicholson de la FAU. "Nuestro guante robótico está compuesto de sensores y materiales suaves y flexibles que brindan apoyo y asistencia suaves a las personas para volver a aprender y recuperar sus habilidades motoras".

Los investigadores integraron conjuntos de sensores especiales en cada yema del dedo del guante robótico. A diferencia de los exoesqueletos anteriores, esta nueva tecnología proporciona fuerza y ​​guía precisas para recuperar los movimientos finos de los dedos necesarios para tocar el piano. Al monitorear y responder a los movimientos de los usuarios, el guante robótico ofrece retroalimentación y ajustes en tiempo real, lo que les facilita comprender las técnicas de movimiento correctas.

Para demostrar las capacidades del guante robótico, los investigadores lo programaron para sentir la diferencia entre las versiones correctas e incorrectas de la conocida melodía "Mary Had a Little Lamb", tocada en el piano. Para introducir variaciones en la interpretación, crearon un conjunto de 12 tipos diferentes de errores que podían ocurrir al principio o al final de una nota, o debido a errores de sincronización prematuros o retrasados, y que persistían durante 0,1, 0,2 o 0,3 segundos. Diez variaciones de canciones diferentes consistían en tres grupos de tres variaciones cada uno, más la canción correcta reproducida sin errores.

Para clasificar las variaciones de la canción, se entrenaron los algoritmos Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN) y Artificial Neural Network (ANN) con datos de los sensores táctiles en las yemas de los dedos. Sentir las diferencias entre las versiones correcta e incorrecta de la canción se hizo con el guante robótico de forma independiente y mientras lo llevaba una persona. Se comparó la precisión de estos algoritmos para clasificar las variaciones correctas e incorrectas de la canción con y sin el sujeto humano.

Resultados del estudio, publicado en la revista Frontiers in Robotics and AI demostró que el algoritmo ANN tenía la mayor precisión de clasificación del 97,13 por ciento con el sujeto humano y del 94,60 por ciento sin el sujeto humano. El algoritmo determinó con éxito el porcentaje de error de una determinada canción, así como identificó las pulsaciones de teclas fuera de tiempo.

El guante fue diseñado utilizando stents de ácido polivinílico impresos en 3D y un molde de hidrogel para integrar cinco actuadores en un único dispositivo portátil que se adapta a la mano del usuario. El proceso de fabricación es nuevo y el factor de forma se puede personalizar según la anatomía única de cada paciente mediante el uso de tecnología de escaneo 3D o tomografías computarizadas.

"Nuestro diseño es significativamente más simple que la mayoría de los diseños, ya que todos los actuadores y sensores se combinan en un único proceso de moldeo", dijo Engeberg. "Es importante destacar que, aunque la aplicación de este estudio fue reproducir una canción, el enfoque podría aplicarse a innumerables tareas de la vida diaria y el dispositivo podría facilitar complejos programas de rehabilitación personalizados para cada paciente".

Los médicos podrían utilizar los datos para desarrollar planes de acción personalizados para identificar las debilidades del paciente, que pueden presentarse como secciones de la canción que se reproducen erróneamente de manera consistente y pueden usarse para determinar qué funciones motoras requieren mejora.

Para obtener más información, comuníquese con Gisele Galoustian en Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Necesita activar JavaScript para verlo..