Un estudiante y ahora ingeniero de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) demostró que es posible lograr aplicaciones tecnológicas para la vida cotidiana con actividad muscular y alcanzó un 92 % de precisión en movimientos con una red neuronal artificial. Sebastián Suaid, el ideólogo del proyecto, habló en LA MAÑANA DE LA RADIO sobre la innovadora propuesta. “Este trabajo fue como proyecto final de la carrera de Ingeniería Electrónica de la Faculta de Ciencias Exactas de la UNNE. Esto tiene que ver con la detección de ciertas señales de electromiografía. Nuestro cuerpo funciona en base a señales eléctricas, cuando nos movemos realizamos un movimiento guiado por una señal. La idea de este trabajo es ir por estas señales que son más difíciles de manejar para un procesamiento, utilizando las redes neuronales para luego con eso mandarlo a otra etapa y mediante eso establecer un vínculo entre el hombre y la computadora”, explicó.
El joven, recién egresado, pudo lograr aplicaciones de interacción humano-máquina a partir de la clasificación de patrones de actividad eléctrica muscular para el manejo de señales de control. “La finalidad de este procesamiento es que una persona con movilidad reducida, pueda utilizar estos dispositivos. La idea es que cada movimiento pueda ser relacionado con una actividad de control, esa es la función que cumple la red neuronal artificial. Funcionaría como el cerebro humano. La verdad es que cada vez más, actuamos de una manera más cercana con los dispositivos electrónicos. Nos damos cuenta que cada vez estamos más conectados y este trabajo permite la creación de interfases de impulsos musculares”, dijo.
Según Suaid, la producción de estos dispositivos incluiría 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. “Este trabajo de investigación que se realizó, tenía como objetivo analizar el funcionamiento e influencia de estas redes. Se hizo un proceso de verificación para analizar hasta qué punto la red era capaz de detectar los movimientos. Para este caso trabajamos con tres movimientos básicos; el camino sigue ahora con la búsqueda de perfeccionar el algoritmo. Se definieron ciertas características y parámetros, dimos un punto de partida. La idea es llevarlo a la práctica”, resaltó.