Durante las \u00faltimas d\u00e9cadas, los especialistas en rob\u00f3tica e inform\u00e1tica han desarrollado sistemas artificiales que replican funciones biol\u00f3gicas y habilidades humanas de formas cada vez m\u00e1s realistas. Esto incluye sistemas de inteligencia artificial, as\u00ed como sensores que pueden capturar varios tipos de datos sensoriales.<\/p>\n\n\n\n
Al tratar de comprender las propiedades de los objetos y c\u00f3mo agarrarlos o manipularlos, los humanos a menudo conf\u00edan en su sentido del tacto. Los sistemas de detecci\u00f3n artificial que replican el contacto humano pueden ser de gran valor, ya que podr\u00edan permitir el desarrollo de robots o pr\u00f3tesis de mejor rendimiento y m\u00e1s receptivos.<\/p>\n\n\n\n
Investigadores de la Universidad de Sungkyunkwan y la Universidad de Hanyang en Corea del Sur han creado recientemente un sistema de detecci\u00f3n t\u00e1ctil artificial que imita la forma en que los humanos reconocen los objetos en su entorno a trav\u00e9s de su sentido del tacto. Este sistema, presentado en un art\u00edculo publicado en Nature Electronics, utiliza sensores para capturar datos asociados con las propiedades t\u00e1ctiles de los objetos.<\/p>\n\n\n\n
“Presentamos un sistema de piel t\u00e1ctil neuronal artificial que imita el proceso de reconocimiento t\u00e1ctil humano utilizando sensores compuestos de pol\u00edmeros basados \u200b\u200ben part\u00edculas y un sistema de conversi\u00f3n de se\u00f1ales”, escribieron Sungwoo Chun y sus colegas en su art\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n
Los sistemas sensoriales biol\u00f3gicos convierten los est\u00edmulos t\u00e1ctiles en potenciales de acci\u00f3n a trav\u00e9s de un proceso conocido como transducci\u00f3n somatosensorial. Posteriormente, transmiten estas se\u00f1ales al cerebro a trav\u00e9s de nervios aferentes.<\/p>\n\n\n\n
Para emular el sistema t\u00e1ctil humano, la piel t\u00e1ctil neuronal artificial creada por Chun y sus colegas utiliza sensores que responden a la presi\u00f3n y la vibraci\u00f3n, replicando la funci\u00f3n de los mecanorreceptores adaptativos lentos y adaptativos r\u00e1pidos en la piel humana. Los datos que recopilan se asemejan a la informaci\u00f3n recopilada por las neuronas sensoriales humanas; por tanto, en \u00faltima instancia, producen se\u00f1ales que parecen se\u00f1ales nerviosas t\u00e1ctiles humanas.<\/p>\n\n\n\n
El sistema creado por los investigadores est\u00e1 formado por pel\u00edculas en T con part\u00edculas conductoras piezorresistivas y piezoel\u00e9ctricas dispuestas en una matriz polim\u00e9rica el\u00e1stica. Las pel\u00edculas son ultrafinas (<120\u03bcm), ligeras (15 mg cm-2) y adhesivas, por lo que se parecen mucho a la piel humana real.<\/p>\n\n\n\n
Para evaluar su sistema de piel artificial y demostrar que puede integrarse en sistemas biol\u00f3gicos reales, los investigadores lo evaluaron en una serie de experimentos en ratones. Estos experimentos incluyeron una prueba de transmisi\u00f3n ex vivo en un nervio aferente y una prueba de respuesta muscular in vivo mediante la estimulaci\u00f3n de un nervio eferente. Los resultados de ambos experimentos fueron muy prometedores, confirmando la posibilidad de integrar el sistema dentro de sistemas biol\u00f3gicos reales.<\/p>\n\n\n\n
“Demostramos en una prueba ex vivo que es posible la transmisi\u00f3n sin distorsiones de las se\u00f1ales de salida a trav\u00e9s de una fibra nerviosa t\u00e1ctil aferente de rat\u00f3n, y en una prueba in vivo que las se\u00f1ales pueden estimular un nervio motor de rata para inducir la contracci\u00f3n de un m\u00fasculo de la extremidad trasera” Chun y sus colegas explicaron en su art\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s de probar su piel artificial integr\u00e1ndola con sistemas biol\u00f3gicos reales, los investigadores evaluaron su capacidad para analizar y reconocer la textura de las superficies. Para hacer esto, laminaron crestas artificiales que imitan la estructura de la yema de un dedo humano en su dispositivo T-skin. Descubrieron que este sistema pod\u00eda detectar patrones de textura complejos. Adem\u00e1s, el equipo lo combin\u00f3 con una t\u00e9cnica de aprendizaje profundo que puede clasificar estructuras de superficie, logrando una notable precisi\u00f3n de clasificaci\u00f3n de texturas del 99,1%.<\/p>\n\n\n\n
“Usamos nuestro sistema de detecci\u00f3n t\u00e1ctil para desarrollar un dedo artificial que puede aprender a clasificar texturas finas y complejas al integrar las se\u00f1ales del sensor con una t\u00e9cnica de aprendizaje profundo”, explicaron los investigadores en su art\u00edculo. “El enfoque tambi\u00e9n se puede utilizar para predecir texturas desconocidas sobre la base del modelo entrenado”.<\/p>\n\n\n\n
En el futuro, el sistema de detecci\u00f3n t\u00e1ctil artificial desarrollado por este equipo de investigadores podr\u00eda integrarse con sistemas rob\u00f3ticos existentes o desarrollados recientemente para replicar el sentido del tacto humano. Esto podr\u00eda mejorar significativamente su desempe\u00f1o en tareas que implican tocar, agarrar y manipular objetos.<\/p>\n\n\n\n