Primeros pasos en la UNNE para el control de tecnologías con señales musculares
Una tesis final de graduación demostró buenos resultados en alcanzar el manejo de aplicaciones a partir de la activación eléctrica muscular.
La interacción y control por parte del ser humano de cualquier dispositivo electrónico utilizando reconocimiento de voz, sensores biométricos y reconocimiento facial, es una realidad que el desarrollo tecnológico nos ofrece en la actualidad.
En ese camino que no tiene fin, el desafío ahora está planteado en poder alcanzar el manejo de aplicaciones tecnológicas de la vida cotidiana a partir de señales musculares.
El desarrollo de estas técnicas de control de aplicaciones robóticas para lograr funciones con alta precisión y fiabilidad es más relevante que nunca.
El insumo principal para el control de los dispositivos de interacción hombre-máquina son señales eléctricas de origen fisiológico. Las más conocidas son la Electromiografía (EMG); la Electroencefalografía (EEG) y la Electrooculografía (EOG).
En este marco, un trabajo final presentado recientemente en la Facultad de Ciencias Exactas, Naturales y Agrimensura (Facena) de la UNNE -con el cual obtuvo el título de Ingeniero en Electrónica- Sebastián Suaid, demostró "que es posible lograr aplicaciones de interacción ser humano-máquina a partir de la clasificación de ciertos patrones de activación eléctrica muscular para el manejo de señales de control".
El trabajo fue realizado con el apoyo del Grupo de Ingeniería Biomédica. De esta manera llega Suaid a la conclusión de que se puede construir un mecanismo que permita interactuar con distintos dispositivos tecnológicos.
Importancia del trabajo de procesamiento de señales
El uso de una red neuronal artificial es un método viable para incorporar habilidades de ingeniería a los efectos de mejorar los sistemas y dispositivos ya existentes.
La importancia del trabajo académico presentado radica en dar un punto de partida desde el procesamiento de señales de EMG para ser combinado con sistemas y dispositivos ya existentes, dándoles mayores posibilidades a personas con movilidad reducida.
Algunas de las posibles aplicaciones del procesamiento de las señales musculares incluirían: la monitorización de activación muscular para rehabilitación, identificación de posibles patologías, exoesqueletos, sillas de ruedas tecnológicas, control de prótesis, pulseras mioeléctricas, reconocimiento de escritura y reconocimiento de habla silenciosa.
El desarrollo de este tipo de dispositivos va en aumento, y su uso no se centra únicamente en aplicaciones terapéuticas y de rehabilitación, sino también en las aplicaciones cotidianas y domésticas para cualquier persona. Por lo tanto, estas nuevas tendencias apuntan hacia el uso de las interfaces mioeléctricas en el uso diario mismo.
El control mioeléctrico es probablemente el esquema de control más sencillo para el usuario. Se basa en el concepto de que siempre que algún músculo en el cuerpo se contrae o se flexiona, se produce una pequeña señal eléctrica (EMG) que es creada por la interacción química en las mismas fibras musculares.
La ventaja de los sistemas de control mioeléctrico se basa en el control con manos libres de forma no invasiva, lo que permite mejorar tecnologías ya existentes como prótesis multifuncionales, control de agarre, sillas de ruedas, entre otros.
