Investigadores de la Universidad Nacional de Seúl y el Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST) han desarrollado un sensor que puede actuar como una piel electrónica y lo han integrado con una red neuronal profunda para decodificar movimientos humanos complejos.
El nuevo sistema diseñado por Seung Hwan Ko, profesor de ingeniería mecánica en la Universidad Nacional de Soul y Sungho Jo, profesor de la Escuela de Informática KAIST, quienes han estado tratando de desarrollar sensores de deformación altamente sensibles mediante la generación de grietas en películas de nanopartículas de metal con tecnología láser.
En esta ocasión, las matrices de sensores resultantes en sus experimentos se aplicaron a un guante de realidad virtual (VR) diseñado para detectar los movimientos de los dedos de las personas.
La intención, en principio, era predecir con precisión el movimiento de la mano con un solo sensor de tensión en lugar de usar muchos sensores. Esto, evidentemente, ayudo al equipo a desarrollar un único sensor de aprendizaje profundo que puede predecir movimientos complejos de las manos.
E-Skin
El sistema lleva por nombre E-Skin, y en las pruebas logró resultados muy prometedores, detectando y decodificando con éxito movimientos complejos de los dedos en tiempo real.
El dispositivo demostró también que funciona de manera consistente independientemente de su posición en la muñeca del usuario.
Incluso, el mismo sistema también puede decodificar movimientos de marcha (estilos de caminar), por lo que podría usarse para crear dispositivos de seguimiento de movimientos pequeños y eficientes.
En el futuro, el sensor podría tener una serie de aplicaciones interesantes, tanto en el desarrollo de robots y dispositivos portátiles, como los rastreadores de estado físico.
Movimiento adelantado
Los expertos destacan que cuando el dispositivo se monta en la muñeca de un usuario, el sensor puede detectar señales eléctricas producidas por los movimientos de sus manos, al tiempo que identifica de qué dedo provienen estas señales.
A diferencia de los sistemas de piel electrónica convencionales, que requieren al menos un sensor para cada dedo para predecir con precisión los movimientos de la mano de una persona, el nuevo sensor con tecnología de aprendizaje profundo también funciona bien cuando se usa de forma aislada.
«Las pieles electrónicas convencionales necesitan al menos de cinco a 10 sensores de tensión para predecir con precisión los movimientos de las manos, y la cantidad requerida de sensores de tensión aumenta a medida que aumenta la complejidad de un sistema objetivo. El profundo sensor electrónico de la piel que desarrollamos, por otro lado, puede lograr este trabajo con un solo sensor», dijo el profesor Ko a TechXplore.
Estos resultados implican que se puede lograr una detección compleja con un menor número de sensores, simplificando drásticamente los sistemas que necesitan sensores para la detección compleja.
“También anticipamos que el nuevo enfoque facilitará la medición remota indirecta de los movimientos humanos, lo cual es aplicable a los sistemas VR / AR portátiles», resaltó Ko.
En el futuro cercano, los investigadores planean ampliar sobre esta investigación para lograr una predicción de movimiento corporal más compleja, como la de las piernas, los brazos y tal vez incluso todo el cuerpo.
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