Investigadores de la Universidad de Maryland, Condado de Baltimore (UMBC) han extraído los componentes básicos de los gestos precisos de las manos utilizados en la danza clásica india Bharatanatyam y han descubierto un alfabeto de movimientos más rico en comparación con las prensiones naturales. Este trabajo podría mejorar la forma en que enseñamos movimientos de las manos a los robots y ofrecer a los humanos mejores herramientas para la fisioterapia. Un artículo que describe este trabajo se publica en la revista Scientific Reports.
Ramana Vinjamuri, profesor de la UMBC e investigador principal del trabajo, ha centrado su laboratorio en comprender cómo el cerebro controla los movimientos complejos de la mano. Hace más de una década, él y sus compañeros de investigación comenzaron a buscar y catalogar los componentes básicos de los movimientos de la mano, basándose en un concepto llamado sinergias cinemáticas, en el que el cerebro coordina simultáneamente múltiples movimientos articulares para simplificar movimientos complejos. El concepto se puede utilizar para deconstruir una deslumbrante diversidad de movimientos en un número limitado de unidades fundamentales, de forma similar a cómo los cientos de miles de palabras diferentes del idioma inglés se pueden descomponer en sólo 26 letras.
Vinjamuri sintió aún más inspiración cuando asistió a una conferencia científica sobre el cerebro en 2023, organizada por el Instituto Indio de Tecnología Mandi, en las serenas laderas del Himalaya. Mientras buscaba ideas para una sesión de la conferencia centrada en cómo las antiguas tradiciones indias podrían aplicarse a los problemas modernos, Vinjamuri concibió un enfoque novedoso para derivar estos elementos fundamentales: la amplia variedad de gestos precisos de las manos, llamados mudras, utilizados en la danza clásica india para impulsar el elemento narrativo de esta forma artística.
“Observamos que los bailarines tienden a envejecer con mucha gracia: se mantienen flexibles y ágiles gracias al entrenamiento”, dice Vinjamuri. “Eso nos inspiró mucho cuando empezamos a buscar alfabetos de movimiento más ricos. Con la danza, no solo buscamos un movimiento sano, sino uno supersaludable. Así que la pregunta fue: ¿podríamos encontrar un alfabeto ‘superhumano’ a partir de los gestos de la danza?”
Movimientos naturales versus estructurados
Como parte de la investigación recién publicada, Vinjamuri y sus estudiantes comenzaron analizando un conjunto de datos de 30 agarres manuales naturales, utilizados para recoger objetos de diversos tamaños, desde grandes botellas de agua hasta pequeñas cuentas. Encontraron seis sinergias, similares a un alfabeto de seis letras, que, al combinarse, podrían explicar casi el 99% de las variaciones en los movimientos representados en el conjunto completo de datos.
Utilizando las mismas técnicas, el equipo de investigación también analizó 30 mudras de una sola mano. Encontraron seis sinergias que podrían explicar alrededor del 94% de las variaciones de los mudras.
Fundamentalmente, el equipo evaluó la eficacia de las seis sinergias derivadas del agarre natural para construir movimientos manuales no relacionados (en este caso, 15 letras del alfabeto de la Lengua de Señas Americana), en comparación con las sinergias derivadas de los mudras. Las sinergias derivadas de los mudras superaron significativamente a las sinergias de agarre natural en esa tarea.
“Cuando iniciamos este tipo de investigación hace más de 15 años, nos preguntábamos: ¿Podemos encontrar un alfabeto de oro que sirva para reconstruir cualquier cosa?”, dice Vinjamuri. “Ahora dudo mucho que exista tal cosa. Pero el alfabeto derivado de los mudras es definitivamente mejor que el alfabeto de agarre natural porque ofrece mayor destreza y flexibilidad”.
En última instancia, Vinjamuri prevé crear bibliotecas de alfabetos específicos para tareas que se puedan implementar según las necesidades, ya sea para completar tareas domésticas cotidianas como cocinar o doblar la ropa, o algo más complicado y preciso, como tocar un instrumento.
Manos robóticas que ayudan
El equipo está desarrollando técnicas para enseñar a las manos robóticas el alfabeto de los movimientos y cómo combinarlos para crear nuevos gestos. Este enfoque se aleja de las técnicas habituales para enseñar a los robots a imitar gestos manuales y se acerca a un método basado en nuestra comprensión del funcionamiento del cuerpo y el cerebro humanos. Los investigadores están probando las técnicas en una mano robótica independiente y en un robot humanoide, cada uno de los cuales opera de manera diferente y requiere un enfoque único para traducir las representaciones matemáticas de las sinergias en movimientos físicos.
El equipo también ha avanzado considerablemente en el desarrollo de métodos rentables y pragmáticos para probar e implementar sus ideas. Utilizan una cámara sencilla y un sistema de software para reconocer, registrar y analizar movimientos, una contribución importante para, en última instancia, crear tecnologías rentables que las personas podrían usar en sus hogares, como un sistema virtual para guiar a las personas durante las sesiones de fisioterapia, afirma Vinjamuri.
“Una vez que aprendí sobre las sinergias, sentí mucha curiosidad por ver si podíamos usarlas para que una mano robótica respondiera y funcionara igual que una mano humana”, dice Parthan Olikkal, miembro veterano del laboratorio de Vinjamuri y quien actualmente cursa su doctorado en informática. “Sumar mi propio trabajo a la investigación y ver los resultados ha sido gratificante”.
Fuente: Live Science.
