Una investigación pionera logra resultados prometedores en la posibilidad del manejo de aplicaciones tecnológicas con activación eléctrica muscular. El desarrollo de este sistema de control podría aplicarse en exoesqueletos, sillas de ruedas tecnificadas, pulseras mioeléctricas y otros aparatos.
La interacción y el control por parte del ser humano de cualquier dispositivo electrónico utilizando reconocimiento de voz, sensores biométricos o reconocimiento facial es una realidad que el progreso tecnológico ha hecho posible. En ese camino, 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 técnicas de control para lograr funciones antropomórficas (similares a las realizadas por las personas) con alta precisión y fiabilidad para aplicaciones robóticas es más relevante que nunca. El insumo principal para el control de los dispositivos de interacción humano-máquina son señales eléctricas de origen fisiológico. Las más conocidas son la electromiografía (EMG); la electroencefalografía (EEG) y la electrooculografía (EOG).
Un trabajo presentado recientemente en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA) de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) en Argentina, con el cual Sebastián Suaid obtuvo el título de Ingeniero en Electrónica, ha demostrado que es factible 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.
De esta manera, Suaid llega a la conclusión de que puede construirse un mecanismo que permita interactuar con distintos dispositivos tecnológicos.
