{"id":1827,"date":"2019-06-05T14:19:00","date_gmt":"2019-06-05T14:19:00","guid":{"rendered":"http:\/\/robots-argentina.com.ar\/didactica\/?p=1827"},"modified":"2019-06-05T14:22:05","modified_gmt":"2019-06-05T14:22:05","slug":"guante-lleno-de-sensores-aprende-las-senales-del-tacto-humano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/robots-argentina.com.ar\/didactica\/guante-lleno-de-sensores-aprende-las-senales-del-tacto-humano\/","title":{"rendered":"Guante lleno de sensores aprende las se\u00f1ales del tacto humano"},"content":{"rendered":"

Científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT<\/b>) presentaron ayer un estudio<\/a> en el que demostraban cómo un guante de bajo costo<\/b>, recubierto con una red de sensores, podría reconocer objetos por medio de la presión, y ser utilizado en prótesis o robots, entre otros.<\/h3>\nSe trata del proyecto Scalable TActile Glove<\/b> (STAG), del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, que creó este dispositivo de bajo costo, equipado con unos 550 sensores diminutos en casi toda la mano puede transmitir información en tiempo real.
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\nEn detalle, el guante capta cambios de presión por medio de una red de fibras conductoras<\/b> \u2014conocida técnicamente como una Red Neural Convolucional\u2014, que procesan los datos con un algoritmo de sus sensores y buscan una coincidencia con objetos específicos<\/b> para identificarlos.<\/p>\n
\u201cLa información táctil recogida se proyecta sobre la forma de una mano humana, para que podamos entender fácilmente el contexto espacial\u201d, explicó el director de la investigación, Subramanian Sundaraman<\/b> a los medios. Y añadió: \u201cSe podría considerar que el guante es como una cámara deformable que mide espacialmente las presiones o las fuerzas, <\/b>lo que no es muy distinto a lo que ocurre en el mundo natural\u201d.<\/p>\n
En un art\u00edculo publicado en Nature<\/em><\/strong>, los investigadores describen un conjunto de datos que compilaron utilizando el STAG con 26 objetos comunes, entre ellos una lata de refresco, tijeras, una pelota de tenis, cuchara, bol\u00edgrafo y taza. Usando el conjunto de datos, el sistema predijo las identidades de los objetos con una precisi\u00f3n de hasta el 76 por ciento.<\/p>\n
El guante, que sólo cuesta US$10 dólares<\/b>, tambi\u00e9n puede predecir los pesos correctos de la mayor\u00eda de los objetos dentro de unos 60 gramos.
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