La pulsera, llamada FingerTrak, incorpora cuatro minicámaras térmicas de baja resolución y podría usarse para muchas cosas, entre ellas la traducción automática de lengua de señas. El estudio todavía está en sus primeras etapas, pero los científicos piensan que la pulsera tiene mucho potencial. Por ejemplo, si se la sincronizara a un smartwatch, podría servir para dar comandos con gestos, de forma parecida a los comandos de voz que se le pueden dar a Siri en un iPhone.
También podría aplicarse a cuestiones de salud, como ayudar a los que tratan de controlar hábitos como comer de más, fumar y tomar alcohol, si el dispositivo puede aprender a advertirle a la persona cuando está a punto de hacer algo poco saludable o vincularse con otro dispositivo capaz de lanzar la advertencia. Otra posible aplicación es advertir a los usuarios acerca de síntomas de enfermedades que afectan la motricidad fina y se pueden detectar por medio de movimientos anormales de la mano, como el mal de Parkinson o el Alzheimer.
Potencial
Cheng Zhang es profesor adjunto de la Universidad Cornell y dirige el laboratorio de Interfaces Informáticas Inteligentes para Futuras Interacciones, cuyas siglas en inglés son muy adecuadas: SciFi (abreviatura en inglés para “ciencia ficción”). Zhang dirigió el estudio que desarrolló la FingerTrak. El profesor explicó que si bien ya se intentó desarrollar el monitoreo de manos, es difícil fabricar dispositivos lo suficientemente portátiles o convenientes para que sean fácil de usar.
“La mayor parte de la tecnología de monitoreo de manos usa una cámara en el ambiente o un guante, lo cual quizás no funcione bien en una situación de movilidad, porque no siempre la cámara está disponible y puede que la persona no quiera usar guantes todo el día”.
La FingerTrak combina imágenes térmicas de los cuatro ángulos distintos con aprendizaje automático (machine learning). Después, fusiona muchas imágenes fijas de las cámaras con un tipo de red de inteligencia artificial para crear un contorno 3D continuo de la mano en tiempo real, tanto con la mano libre como agarrando diversos objetos.
Hoy hay muchos monitores de actividad, smartwatches y pulseras en el mercado, pero muchos tienen limitaciones en el nivel de precisión y el tipo de información que pueden recopilar, en particular en relación con nuestros movimientos.
“Hoy, el reconocimiento de actividades está entrando en un cuello de botella (?) tenemos muchos dispositivos capaces de detectar la actividad humana, pero muchos no funcionan bien para las actividades diarias”, afirma Zhang. “La información que recopilan sobre las personas no es lo suficientemente precisa o tienen una resolución muy baja, entonces uno puede ver cuántos pasos da, pero nada más”.
Zhang opina que la FingerTrak podría ayudar a las computadoras a aprender cómo usan sus manos las personas y vincular ciertos movimientos con actividades frecuentes, como comer, tomar, fumar, y otros comportamientos relacionados con la salud, como lavarse los dientes.
La FingerTrak también se podría usar para ayudar a controlar una prótesis a quienes perdieron una mano o dedos. Sin embargo, Zhang afirma que hay ciertos límites para esto, ya que el dispositivo debe ser capaz de visualizar la mano para hacer lecturas efectivas.
Autora: Helen Albert
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