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Karen Liu , profesora asociada de ciencias de la computación de la Universidad de Stanford y su equipo buscan abrir nuevos caminos en el tema de asistencia robótica e inteligencia artificial mediante el desarrollo de dispositivos portátiles para ayudar en la locomoción humana en función evitar caídas y accidentes. "Investigamos problemas en los que los robots necesitan aplicar fuerza física a los humanos para ayudarlos, en actividades de la vida diaria como vestirse, alimentarse, caminar y bañarse", dice la investigadora.
Más allá del alto costo anual en el que incurren las lesiones, cuando una persona de la tercera edad se cae, el riesgo de accidentarse nuevamente en el futuro se duplica. Esto se puede cambiar, llegando a la posibilidad de predecir la caída teniendo la capacidad de detección adecuada, explica Liu. Los dispositivos empleados en la asistencia motriz, tales como prótesis y algunos prototipos de exoesqueletos pueden usarse para prevenir caídas como parte de un dispositivo portátil.
Prevenir caídas con el apoyo de la robótica portátil requiere dos aspectos importantes: detectar las condiciones relacionadas con las caídas y utilizar las predicciones obtenidas para activar un dispositivo portátil. El equipo dirigido por la profesora Liu ha propuesto exactamente tal sistema de detección y activación. El desarrollo de esta relación humano-robot con ayuda de la inteligencia artificial (IA) representa un desafio a vencer.
"Es una de las situaciones más complejas que puedas imaginar, con un contacto físico persistente entre humanos y robots. Tenemos que entender cómo hacer esto de una manera eficaz pero segura" comenta Liu. "Necesitas crear un sistema de IA para enseñar otro sistema de IA". Desarrollar un "agente inteligente" basado en IA para simular el movimiento humano y lo que sucede con la movilidad ante una perturbación, como tropezar o chocar algun objeto. "El sistema deberá encontrar la forma más eficaz de recuperarse", indica.
Simular movimiento con IA es más rápido, menos costoso y más seguro que realizar pruebas con humanos o construir robots locomotores. "Hay tantas dimensiones diferentes que debemos considerar al estudiar las caídas. La simulación basada en la física permite crear fácilmente no solo un modelo humano, sino una distribución de modelos humanos para entrenar el dispositivo robótico inteligente. Esa es la pieza central de nuestro enfoque ".
Inicialmente, el dispositivo propuesto para comenzar se colocaría alrededor del área de la cadera del usuario, a modo de cinturón, en forma de un dispositivo exoesquelético, un aparato semirrígido que proporciona control y potencia adicionales a los músculos de la región. "Eventualmente, podríamos pasar a un exoesqueleto que cubra más de las extremidades inferiores", dice Liu.
Una vez montado, se busca que al momento de sufrir una caída, el sistema detecte este acto y se active el protocolo de recuperación aplicando torque a áreas específicas de las piernas, como la cadera, para cambiar el tiempo o la ubicación del siguiente paso y evitar caídas. Por otro lado, evitar falsos positivos también será un aspecto importante a tomar en cuenta.
Se pretende iniciar con usuarios mayores de 65 años, quienes tienen mayor riesgo de sufrir caídas dañinas. "Buscamos ayudar a cualquiera que pueda caminar por su cuenta y que todavía tenga dificultades para navegar en ciertas situaciones, como moverse en un espacio estrecho y desordenado o salir de un automóvil", dice Liu. Eso podría incluir personas con un trastorno neurológico o del movimiento.
Asistencia robótica para evitar las caídas con ayuda de la inteligencia artificial es importante en función de atender las necesidades de movilidad, rehabilitación o mejoramiento de articulaciones, músculos, huesos, tendones, entre otros.
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