Investigadores han desarrollado un dispositivo que reconoce objetos por medio de la presión, que podría ser usado en robots o prótesis.

El sistema se basa en entrenar a un algoritmo y en traducir la información sensorial en imágenes.

El tacto del que disfrutan los mamíferos es un prodigio.

Cada instante su sistema nervioso integra y procesa la información procedente de miles de millones de sensores distribuidos por su piel.

Toda la red nerviosa discrimina qué es importante y qué no, a la vez que informa sobre la temperatura, la presión, el contacto o el dolor.

Esto es clave para que los mamíferos sobrevivan y se desenvuelvan por el entorno.

Hoy no podemos soñar con ningún robot ni máquina capaz de acercarse, ni siquiera, a la idea de percibir el entorno por medio del tacto.

Pero sería interesante que los robots o que las prótesis contasen con algo así para poder manipular objetos con precisión, con la fuerza adecuada y con la comodidad deseable.

En parte por eso, un grupo de científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Cambridge, Estados Unidos, ha presentado un estudio en Nature en el que han demostrado el funcionamiento de un guante muy barato y recubierto por una red de sensores que le permiten reconocer objetos, estimar pesos y transmitir información en tiempo real.

Este tipo de sistema tiene múltiples aplicaciones, como el diagnóstico médico, el deporte, las manos robóticas y las prótesis.

«Hemos demostrado la utilidad de una estrategia barata y simple para fabricar sensores táctiles con los que cubrir grandes áreas», ha explicado Subramanian Sundaraman, director de la investigación.

El guante desarrollado solo cuesta 10 dólares y es sensible a pequeños cambios de presión.

Consiste fundamentalmente en una película adherida a un guante convencional, y recorrida por una red de 64 fibras conductoras: 32 discurren en una dirección y 32 en otra.

Este entramado genera 548 puntos en los que las fibras se cruzan y se solapan.

Pues bien, estos puntos son precisamente los que funcionan como sensores de presión: cuando se ejerce una fuerza sobre ellos, la resistencia eléctrica disminuye y el dispositivo lo detecta.

Esta red de 32×32 fibras les llevan a generar imágenes de 32×32 pixeles, en una escala de grises.

Los colores indican si se ha ejercido una presión elevada (negro) o una presión baja (blanco) en cada uno de esos puntos.

Además, estos mapas de presión se registran con una frecuencia de siete fotogramas por segundo.

Los autores filmaron estos «videos táctiles» con una colección de 26 objetos, en sesiones en los que los tocaron con el guante durante tres a cinco minutos.

Así pudieron crear mapas táctiles que después se emplearon para entrenar a una red neural.

De esta forma tanto el guante como la red neural, asociada a técnicas de procesamiento de imágenes, fueron capaces de identificar objetos por el tacto.

«La información táctil recogida se proyecta sobre la forma de una mano humana, para que podamos entender fácilmente el contexto espacial», ha explicado Sundaraman.

«Se podría considerar que el guante es como una cámara deformable que mide espacialmente las presiones o las fuerzas, lo que no es muy distinto a lo que ocurre en el mundo natural».

Estos investigadores también comprobaron que el guante puede usarse para estimar el peso de objetos desconocidos, dentro de cierto rango, y distinguir entre varias posiciones de las manos.

Según ha explicado Giulia Pasquale, investigadora en la Universidad de Génova en un comentario publicado en Nature, además de lo ya comentado, esta investigación «podría mejorar nuestra comprensión del funcionamiento del tacto durante la manipulación de objetos», y aplicar este conocimiento a sistemas de aprendizaje profundo, que imitan la arquitectura del sistema nervioso humano para detectar ciertas características de los datos captados.

«La información táctil tiene un papel crucial en controlar los movimientos de la mano y las fuerzas ejercidas, hasta el punto de que no tener esta información hace que sea un reto que humanos y robots logren ejercer un agarre estable», ha escrito Pasquale.

Integrar esta información lo cambiaría todo.

De hecho, la investigadora cree que se podrían incorporar los sensores táctiles a miembros artificiales o incluso a partes mecánicas, con potenciales resultados que le resultan muy emocionantes.

Además, el hecho de que Sundaraman y colegas creasen vídeos y mapas de tacto es, según Pasquale, un paso adelante para desarrollar sistemas mutlisensoriales.

Cree que podrían ser aplicados en diagnóstico médico, en deporte y en desarrollo de prótesis y manos robóticas.

¿Hasta dónde se puede llegar?

En los últimos años, se han creado programas de reconocimiento visual y de conversación, en gran parte basados en herramientas de aprendizaje maquinal y enormes bases de datos.

Pero el tacto ha sido un problema, «principalmente a causa de la dificultad de integrar la electrónica en materiales flexibles», según Giulia Pasquale.

Para Subramanian Sundaraman, la principal barrera por superar es tratar de aproximarse a la complejidad y refinamiento del tacto: «La mano humana es un sistema impresionante en términos de integración sensorial, ha dicho.

«Los sensores (o mecanorreceptores) son de distinto tipo y están en grandes números.

Por eso, replicar todos los tipos de sensores y su alta densidad es, para mí, la principal dificultad».

De hecho, considera que los algoritmos y sistemas de inteligencia artificial ya han avanzado lo suficiente, en su capacidad de obtener información útil de grandes cantidades de datos (como serían una miríada de sensores).

Por último, destaca que, a la hora de aplicar estos sensores a las prótesis, habría que afrontar otro problema añadido: el de integrar sistemas muy complejos con el cuerpo humano.

Los investigadores esperan ahora poder hacer el guante inalámbrico y los dispositivos más compactos.

Creen que su trabajo ayudará a perfeccionar sistemas de aprendizaje maquinal que crucen información visual y táctil.

En el futuro, adelantan que es posible que este tipo de sensores se usen en superficies más grandes, como el cuerpo de un robot, y que nos ayudarán a comprender el tacto biológico con mayor profundidad.

Fuente: ABC

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