La combinación continua entre la intención del usuario y la asistencia autónoma basada en IA permite ejecutar movimientos más precisos y naturales en manos protésicas, reduciendo al mismo tiempo el esfuerzo cognitivo necesario para manejarlas, según un estudio publicado en Nature Communications.
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.
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.
Marshall Trout (derecha) probó con cuatro personas amputadas un sistema de IA capaz de controlar una prótesis avanzada de forma conjunta con el usuario, mejorando la destreza y haciendo su manejo más intuitivo. / Laboratorio de NeuroRobótica de Utah
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
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