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.
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.
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.
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.
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
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