La IA reduce el esfuerzo y el estrés en el uso de los exoesqueletos | Tecnología

La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a mejorar los movimientos de un exoesqueleto, facilitando que las personas que lo portan consuman menos energía y reduzcan sus niveles de estrés. Un estudio que se publica hoy en la revista Nature presenta un controlador superinteligente que aprovecha los datos de la inteligencia artificial y las simulaciones virtuales para entrenar estructuras robóticas sin necesidad de hacer pruebas humanas. Estos dispositivos mejoran el movimiento de personas con o sin discapacidad, pero su adaptación requiere trabajo y dinero. “Las pruebas en humanos durante el desarrollo de controladores de exoesqueletos llevan mucho tiempo”, explica Hao Su, profesor de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial en la Universidad de Carolina del Norte, autor principal del estudio. “Hacerlo en un entorno de simulación mejora el proceso de desarrollo y, con un modelo lo suficientemente preciso, se pueden emular sujetos con limitaciones de movimiento o afecciones específicas. Se reduce el esfuerzo y el estrés de dichos sujetos, así como la logística de reunirlos para las pruebas”, añade.

Los exoesqueletos portátiles del estudio corresponden a distintas articulaciones del cuerpo: cadera, rodilla, hombro y mano. Estos dispositivos ayudan a reducir el esfuerzo físico que hace una persona, por ejemplo, en el caso de un trabajador de una fábrica o un astronauta. Facilitan el caminar y el ponerse de cuclillas, mientras que otros dispositivos solo ayudan a caminar. Si ponerse en marcha requiere un esfuerzo del 100%, explica Su, el robot proporciona una asistencia del 30%, de modo que los humanos solo requieran un esfuerzo del 70%. En el caso de los astronautas, el robot les ayuda a evitar la pérdida de masa ósea y emular así un paseo normal en lugares de microgravedad: “La descarga del esqueleto durante estancias prolongadas en gravedad reducida aumenta el riesgo de pérdida de densidad y resistencia óseas”.

El dispositivo puede colocarse en una o varias articulaciones de la pierna y lleva incorporados unos motores para doblar o extender la articulación, según explica Alexandra S. Voloshina, profesora del departamento de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial de la Universidad de California en un documento que acompaña al estudio. De ese modo, “permite que los músculos de la pierna se relajen y el sistema asuma la carga de trabajo”, añade. Para Juan Ernesto Solanes, profesor de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universitat Politècnica de València y no implicado en el estudio, el sistema también ofrece otras ventajas: “Puede configurarse para transferir el peso de los brazos al núcleo del cuerpo, reduciendo el estrés físico. Su capacidad para reducir el esfuerzo físico inherente a algunos trabajos disminuye el riesgo de lesiones musculoesqueléticas para los trabajadores”.

Hasta ahora, el desarrollo de un exoesqueleto requería de un largo proceso de experimentación con muchas personas. El modelo del estudio se basa en datos reales de una persona específica, es decir, el gemelo digital de una persona con el fin de asistir sus movimientos. La inteligencia artificial relaciona los datos de la articulación de la cadera (ángulo y velocidad), por ejemplo, con el perfil generado por el exoesqueleto. Además, el coste de un exoesqueleto es muy elevado porque implica esas horas de pruebas con humanos. En general, el precio oscila entre 46.000 y 116.000 euros. Sin embargo, el dispositivo del estudio sería más barato: “Tenemos previsto ponerlo a la venta a un precio de unos 2.000 y 3.000 dólares [unos 1.800-2.800 euros] gracias a la innovación del hardware y a los algoritmos basados en inteligencia artificial”, añade Su.

Una de las limitaciones de los exoesqueletos actuales es que dependen de una fuente externa de energía para funcionar, según señala Solanes. No obstante, la estructura robótica de cadera de la investigación generó la mayor reducción de tasa metabólica hasta la fecha, con una reducción del gasto energético del 24,3% para caminar, 13,1% para correr y 15,4% para subir escaleras. “Este trabajo está haciendo realidad la ciencia ficción, permitiendo a las personas gastar menos energía mientras realizan distintas tareas”, añade Su.

A menudo los exoesqueletos no tienen en cuenta la comodidad del usuario o limitan su movimiento natural, según explica Solanes: “La interacción humano-máquina debe ser lo más natural posible para que el dispositivo sea útil y menos intrusivo”. Y añade: “Puede tener el efecto contrario al deseado, provocando fatiga mental o lesiones físicas al usuario. La fatiga mental se debe al hecho de tener que adaptarse constantemente a la asistencia proporcionada por el exoesqueleto, impidiendo una interacción natural”.

El algoritmo impulsado por inteligencia artificial del sistema asiste tanto a jóvenes como a ancianos. El exoesqueleto de cadera ofrece mejoras para personas sin discapacidad, en actividades como caminar, correr y subir escaleras. “Se refleja en la disminución del coste metabólico de realización de estas actividades, lo que permite al usuario hacerlas durante periodos de tiempo más prolongados”, explica Su, que añade que también han desarrollado un exoesqueleto pediátrico de rodilla que mejora la movilidad de niños con parálisis cerebral en entornos comunitarios. La parálisis cerebral infantil afecta a casi uno de cada 500 nacidos en España, según la Confederación Española de Asociaciones de Atención a las Personas con Parálisis Cerebral.


Los expertos ajenos a la investigación coinciden en que el método es valioso para la investigación sobre el desarrollo de exoesqueletos. Sin embargo, Massimo Cenciarini, profesor de Ingeniería Mecánica de la Universitat Politècnica de Catalunya, se pregunta si funcionaría en actividades como saltar, o en tareas más dinámicas como girar, levantarse o sentarse. A pesar del gran avance de control del exoesqueleto, Cenciarini admite que puede requerir más trabajo en pacientes con lesiones medulares parciales o pacientes con ictus.

El sistema puede generar errores si los datos de entrenamiento son sesgados o incompletos, o por una mala selección de la arquitectura, admite Su, y si la tarea a realizar es muy difícil, tendrá dificultades para dar una buena solución. Pese a ello, Cenciarini vaticina: “Este método podría conducir a una aceleración en el desarrollo de políticas de control para otros exoesqueletos y acelerar el desarrollo de exoesqueletos para la asistencia y rehabilitación en trastornos neurológicos que afectan al movimiento, como en la enfermedad de Parkinson o un accidente cerebrovascular”.

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