Redacción.-
Moisés Chavarria Aguilar, estudiante de octavo semestre de Ingeniería Biomédica de la Universidad Autónoma de Aguascalientes, desarrolló un clasificador, un dispositivo que trabaja a base de señales electromiográficas y redes neuronales,
con miras de darle un uso en áreas que van desde la industria automotriz hasta el área médica.
Al respecto, explicó que las señales electromiográficas son señales eléctricas que se producen durante el proceso de contracción y relajación de ciertos músculos.
Éstas permiten crear interfaces que facilitan al usuario controlar sistemas informáticos para determinados fines.
Bajo este tenor, Moisés Chavarria, detalló que el clasificador es un aparato compuesto por ocho electromiografos, los cuales coloca alrededor de su brazo y dependiendo de la posición que realice con su mano, será diferente la electricidad producida en el dispositivo.
Señaló que tomó ocho direcciones para toma de datos, las cuales clasificó usando una red neuronal o “Machine learning” el cual forma parte del campo de la Inteligencia Artificial y brinda a los ordenadores la capacidad de realizar análisis predictivos.
En este caso, el estudiante de Ingeniería Biomédica utilizó como ejemplo el videojuego de “Minecraft”, en el que clasificó cinco posiciones diferentes en su brazo con lo que logró manipular al personaje.
Moisés destacó que este proyecto posee un gran potencial, ya que la clasificación
de las señales electromiográficas se pueden utilizar no solo para manipular actuadores robóticos, como las prótesis robóticas; sino también podría tener múltiples aplicaciones en la vida cotidiana como en el área de la industria automotriz, donde existen brazos hidráulicos o mecánicos que deben de ser
controlados; en el ámbito de las realidades virtuales, en donde sería más fácil interactuar con el entorno; sólo por mencionar algunos.
