Un sistema analiza los gestos de la mano; la herramienta puede servir a personas que están en rehabilitación



Uno de los objetivos de la Inteligencia Artificial (IA) es lograr que una máquina tenga capacidades cognitivas similares a la humana. En este campo trabaja el equipo que Marco Benalcázar dirige en la Escuela Politécnica Nacional.

Este experto, integrante del Laboratorio de Investigación en Inteligencia y Visión Artificial de esta institución educativa, utilizó un conjunto de algoritmos que son capaces de simular las órdenes conscientes que el cerebro humano da a ciertas partes del cuerpo.

Concretamente, su trabajo logró que los algoritmos, que son básicamente un conjunto de instrucciones informáticas, aprendan a reconocer los movimientos de las manos.

La programación utilizada imita a las redes neuronales del cerebro humano. Se trata de ‘algoritmos de aprendizaje supervisado’. Estos permiten a un dispositivo predecir una acción que se desconoce y se pretende realizar, en este caso, el movimiento.

Existen variaciones asociadas con la precisión de este tipo de algoritmos para clasificar diferentes patrones. Esto puede influir de manera significativa en la precisión del movimiento final buscado.

Los algoritmos más usados en este tipo de rastreos se denominan: SIFT, SURF y ORB. Este último es el más eficiente en la detección de dichas características.

Para la utilización práctica de los algoritmos desarrollados, el equipo de investigadores ecuatorianos diseñó una interfaz tecnológica.

En este caso, los ingenieros del equipo politécnico de Benalcázar le dan un estímulo numérico positivo cuando el algoritmo interpreta de manera correcta los gestos de la persona y otorgan uno negativo cuando se equivoca.

Por medio de este sistema, una persona está en la capacidad de controlar, con sus movimientos, a otro humano de manera remota, replicando los movimientos propios.

Para conseguir este efecto, los especialistas emplean un conjunto de señales eléctricas que producen los músculos cuando estos se contraen.

Estas señales son originadas en la corteza motora del cerebro de un sujeto A y se transmiten a las extremidades por las ramificaciones nerviosas.

Cuando esto sucede, los especialistas utilizan un sensor para registrar y procesar el impulso neuronal. Esto genera una estimulación muscular en el sujeto B, quien recibe la transmisión por un aparato.

Esta tecnología sirve para la rehabilitación médica, sobre todo de las extremidades. Por ejemplo, si la persona sufre una lesión en sus dedos y tiene que someterse a terapia, un especialista puede utilizar esta interfaz para controlar el movimiento del paciente que intenta mover sus dedos.

El traumatólogo Guillermo Casares dice que en Ecuador no se ha logrado aún reproducir esta idea que ya funciona desde hace un lustro en otros países. En Brasil, él aprendió a desplazar la terminal de un brazo robótico de forma autónoma, mediante el uso de entornos virtuales, algoritmos genéticos y redes neuronales.

El objetivo era la obtención del conjunto de posiciones y los movimientos requeridos para completar una actividad específica. Se hace en músculos de una persona y también en terminales robóticas.

Casares enfatiza en que este proceso es una herramienta viable de programación y entrenamiento que reduce el tiempo promedio requerido para que un paciente pueda mover músculos específicos.

Según Benalcázar, el sistema desarrollado por su grupo forma parte de un proyecto más ambicioso para la utilización de esta serie de algoritmos y aplicaciones. Es así que han aplicado este conjunto de reconocimiento de movimientos para el comando de juegos. A su criterio, en la actualidad, la tecnología de realidad virtual está progresando de manera bastante acelerada y existe la necesidad de desarrollar nuevas formas de interactuar con las máquinas.

Uno de los objetivos que se han fijado el científico y su equipo es diseñar una plataforma que traduzca el lenguaje de señas y lo convierta en voz.

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