En Suecia se ha desarrollado una mano mecánica con una sensibilidad similar a la humana.

Investigadores de la Universidad de Uppsala y el Instituto Karolinska en Suecia han creado una mano robótica capaz de sentir objetos con la misma precisión que un humano. Este desarrollo abre nuevas posibilidades para crear prótesis táctiles y mejorar la robótica.

«Nuestro sistema puede identificar el tipo de objeto tan rápido como lo haría un humano con los ojos vendados, simplemente determinando al tacto, por ejemplo, si es una pelota de tenis o una manzana», explica Zhibin Zhang, profesor asociado del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Uppsala.

El sistema imita la reacción del sistema nervioso humano al tacto, utilizando impulsos eléctricos para procesar la información táctil. «Con esta tecnología, una mano protésica se sentirá como parte del cuerpo del usuario», aclara Zhang.

La prótesis consta de tres componentes principales: piel electrónica (e-skin) con sensores de presión, un conjunto de neuronas artificiales y un procesador que procesa las señales e identifica el objeto. En teoría, el sistema puede aprender a reconocer una cantidad ilimitada de objetos, aunque en las pruebas se utilizaron 22 objetos diferentes y 16 superficies.

«También planeamos desarrollar un sistema que pueda sentir dolor y calor, además de determinar el material del objeto, como madera o metal», agrega el profesor Libo Chen, quien dirigió la investigación.

La retroalimentación táctil hace que la interacción entre humanos y robots o prótesis sea más segura y natural. Las prótesis podrán manipular objetos con la misma destreza que una mano humana.

«La piel humana contiene millones de receptores. Las tecnologías e-skin actuales todavía no pueden igualarla, pero nuestra tecnología lo permite, y planeamos crear piel artificial para todo el robot», dice Chen.

La tecnología también puede usarse en medicina, por ejemplo, para monitorear disfunciones del movimiento causadas por la enfermedad de Parkinson y el Alzheimer, o para ayudar a los pacientes a recuperar funciones perdidas después de un accidente cerebrovascular.

La investigación fue financiada por varias fuentes, incluido el Programa Horizon 2020 de la Unión Europea, el Consejo Sueco de Investigación y la Fundación Sueca de Investigación Estratégica. El proyecto también recibió apoyo del Programa de Investigación eSSENCE, AI4Research de la Universidad de Uppsala, la Fundación Margareta af Ugglas y la Infraestructura Académica Nacional de Supercomputación de Suecia.