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De todos es sabido que la digitalización ha sido la tabla de salvación para las empresas y la sociedad durante la pandemia del coronavirus. Desde permitir que la actividad profesional se mantuviera con la adopción masiva del teletrabajo a la explosión definitiva del eCommerce y los medios de pago mobile o vía apps. Pero si una tecnología emergente ha luchado de forma silenciosa contra las dificultades derivadas del COVID-19 ha sido Internet de las Cosas (IoT). Gracias a la sensorización y conectividad de infinidad de dispositivos, se han podido realizar labores de todo tipo: lecturas de contadores, control de aforos o trazabilidad de los envíos, por citar solo algunas.

Los sensores neuronales del tamaño de una mota de polvo, traducción de Neural Dust Sensor, también llamados por tanto polvo neural o mota de polvo neuronal es un término usado para referirse a dispositivos del tamaño de un milímetro operados como sensores nerviosos con alimentación inalámbrica. Estos sensores se pueden usar para estudiar, monitorear o controlar los nervios y los músculos y para controlar de forma remota la actividad neuronal. En la práctica, un tratamiento médico podría introducir miles de dispositivos de polvo neuronal en el cerebro humano. El término se deriva del Smart Dust, ”polvo inteligente», ya que los sensores utilizados como polvo neuronal también pueden definirse por este concepto.En 2016, los ingenieros de la Universidad de California, Berkeley, demostraron los primeros sensores de polvo neuronal ultrasónicos implantados, acercándose el día en que un dispositivo parecido a Fitbit podría monitorear los nervios internos, los músculos u órganos en tiempo real. Ahora, los ingenieros de Berkeley han llevado el polvo neuronal un paso adelante al construir el estimulador de nervio inalámbrico más pequeño y más eficiente hasta la fecha. El dispositivo, llamado StimDust, abreviatura de estimular el polvo neuronal, agrega productos electrónicos más sofisticados al polvo neuronal sin sacrificar el pequeño tamaño o la seguridad de la tecnología, ampliando enormemente la gama de aplicaciones del polvo neuronal. El objetivo de los investigadores es hacer que StimDust se implante en el cuerpo a través de procedimientos mínimamente invasivos para controlar y tratar la enfermedad en un enfoque específico del paciente en tiempo real.StimDust tiene solo 6.5 milímetros cúbicos de volumen y se alimenta de forma inalámbrica por ultrasonido, que luego el dispositivo utiliza para potenciar la estimulación nerviosa con una eficiencia del 82 por ciento. «StimDust es el estimulador de tejidos profundos más pequeño que conocemos capaz de estimular a casi todos los objetivos terapéuticos principales en el sistema nervioso periférico», dijo Rikky Muller, codirector del trabajo y profesor asistente de ingeniería eléctrica y computadora. ciencias en Berkeley. «Este dispositivo representa nuestra visión de tener dispositivos pequeños que se pueden implantar de manera mínimamente invasiva para modular o estimular el sistema nervioso periférico, que ha demostrado ser eficaz en el tratamiento de varias enfermedades». La creación de polvo neuronal en Berkeley, dirigido por Maharbiz y José Carmena, profesor de ingeniería eléctrica y ciencias informáticas en Berkeley y miembro del Instituto de Neurociencia Helen Wills, ha abierto la puerta para la comunicación inalámbrica con el cerebro y el sistema nervioso periférico a través de minúsculas dispositivos implantables dentro del cuerpo que son alimentados por ultrasonido. Los equipos de ingeniería de todo el mundo están utilizando la plataforma de polvo neuronal para construir dispositivos que pueden cargarse de forma inalámbrica por ultrasonido. A Maharbiz se le ocurrió la idea de usar ultrasonido para alimentar y comunicarse con implantes muy pequeños. Junto con los profesores de Berkeley Elad Alon y Jan Rabaey, el grupo desarrolló el marco técnico para demostrar el poder de escalamiento del ultrasonido para dispositivos implantables. StimDust tiene un orden de magnitud más pequeño que cualquier dispositivo activo con capacidades similares que el equipo de investigación conozca. Los componentes de StimDust incluyen un solo piezocrystal, que es la antena del sistema, un circuito integrado de 1 milímetro y un condensador de almacenamiento de carga. StimDust tiene electrodos en la parte inferior, que hacen contacto con un nervio a través de un manguito que envuelve el nervio. Además del dispositivo, el equipo de Muller diseñó un protocolo inalámbrico personalizado que les brinda una amplia gama de programabilidad al tiempo que mantiene la eficiencia. Todo el dispositivo funciona con solo 4 microvatios y tiene una masa de 10 miligramos. Un esquema que detalla los componentes de StimDust, que incluye un solo piezocrystal, que es la antena del sistema, un circuito integrado de 1 milímetro y un condensador de almacenamiento de carga (Imagen cortesía de Rikky Muller)

Puede ser una de las caras más humanas de la robótica. El empleo de técnicas terapéuticas para el autismo con robots está siendo probado por distintas universidades y podrían ofrecer posibilidades que las personas no son capaces. El proyecto más avanzado se está llevando a cabo en la Universidad de Portsmouth. El denominado DREAM  (Development of Robot-Enhanced therapy for children with AutisM) pretende desarrollar robots que pueden funcionar autónomamente y ayudar al terapeuta para mejorar las habilidades de la interacción social del niño, tales como la atención común o la imitación. Se ha comprobado que las terapias asistidas por robots (RAT) son prometedoras como potenciales herramientas terapéuticas y de evaluación, ya que la investigación ha demostrado que los niños con un trastorno del espectro autista se involucran más fácilmente con los robots que con los humanos, ya que los robots son simples y predecibles. Sin embargo, los robots sociales actuales son simplemente controlados a distancia por los terapeutas y como las terapias estándar, todavía requieren mucho tiempo, energía y recursos humanos. El proyecto DREAM tiene como objetivo desarrollar un robot autónomo que minimice la intervención del terapeuta para que puedan centrarse más en el niño y mejorar el resultado de la terapia. El robot DREAM también funcionará como una herramienta de diagnóstico recolectando datos clínicos durante la terapia. La tarea principal del grupo de investigación de la Universidad de Portsmouth es capturar y analizar datos sensoriales de los niños – gestos de movimiento, mirada, expresiones faciales , sonido y voz – y hacer que el robot entienda lo que el niño está haciendo para poder tener una mejor Interacción. El equipo tiene una experiencia sustancial en la fusión de datos multisensoriales, especialmente sensores y analíticos para sistemas de múltiples cámaras. Ellos han desarrollado un ambiente inteligente multi-cámara, que consiste en un robot NAO, cámaras Microsoft Kinect y cámaras de alta resolución que rastrea y mide los movimientos del niño y las expresiones faciales y las interacciones con el robot.
Fuente: UoP News Investigadores de la Universidad Miguel Hernández (UMH) y AISOY Robotics están colaborando para ampliar el potencial de su asistente robot para el tratamiento de niños con diagnóstico de trastorno del espectro autista (TEA) La terapia actual en la Clínica Universitaria para niños diagnosticados en el espectro del autismo ya incorpora el robot emocional AISOY1 como ayudante del terapeuta. Los investigadores de este equipo multidisciplinario combinarán sus conocimientos de terapia conductual y robótica para idear nuevas formas de usar este robot en sesiones de terapia para traer beneficios adicionales. La terapia actual en la Clínica Universitaria para niños diagnosticados en el espectro del autismo ya incorpora el robot emocional AISOY1 como ayudante del terapeuta. Los investigadores de este equipo multidisciplinario combinarán sus conocimientos de terapia conductual y robótica para idear nuevas formas de usar este robot en sesiones de terapia para traer beneficios adicionales. Un cuerpo de tareas interactivas de tres vías entre el niño, su terapeuta y el robot será diseñado y probado inicialmente en pacientes ambulatorios de ASD jóvenes. La idea es que a través de estas interacciones el niño mejorará sus habilidades cognitivas, emocionales y sociales (comunicación). Por ejemplo, el robot «asiste» al terapeuta expresando emociones que el niño debe identificar y proponer juegos que apuntan a diferentes habilidades. Se espera que el niño forme vínculos emocionales con el robot, y que esta y la interacción extra que trae a las sesiones mejorará la adherencia terapéutica.

La atención médica y el cuidado de la salud representan una de las áreas de aplicación más atractivas para la IoT. Internet de las Cosas tiene el potencial de dar lugar a muchas aplicaciones médicas tales como la monitorización remota de la salud, programas de acondicionamiento físico, enfermedades crónicas o atención de la tercera edad. El cumplimiento del tratamiento y la medicación en casa vigilado por profesionales de la salud es otra aplicación potencial importante. Por lo tanto, los sensores y dispositivos de diagnóstico y de imágenes médicas pueden ser vistos como dispositivos inteligentes u objetos que constituyen una parte fundamental de IoT. Se espera que los servicios de salud basados en Internet de las Cosas puedan reducir costes, aumentar la calidad de vida, y mejorar la experiencia del usuario. Desde la perspectiva de los proveedores de salud, IoT tiene el potencial de reducir el tiempo de inactividad del dispositivo a través de la provisión a distancia. Además, la IO puede identificar correctamente los tiempos óptimos para la reposición de suministros en dispositivos para su funcionamiento correcto y continuo. Además, prevé la programación eficaz de los recursos limitados, garantizando su mejor uso y servicio de más pacientes. Otros usos prometedores de Internet de las Cosas en el terreno de la Salud interesan al tratamiento de enfermedades crónicas, el diagnóstico precoz, el seguimiento en tiempo real, y las emergencias médicas. Incluso el tratamiento del Big Data generado puede ayudar a la prevención y la investigación. La tecnología M2M o Internet de las Cosas convierte cualquier objeto en un dispositivo capaz de aportar soluciones. Por ejemplo, se plantean envases farmacéuticos inteligentes (iMedPack) que no son más que un dispositivo IoT que gestiona el problema del mal uso de medicamentos, garantizando así el cumplimiento farmacéutico. La caja de medicinas inteligente (iMedBox) se considera así mismo una nexo con una variedad de sensores diferentes e interfaces de los múltiples estándares inalámbricos necesarios. Todos ellos, conectados a la nube de salud-IO, una red heterogénea (HetNet) que permitirá el diagnóstico clínico y otros análisis. El rol de todas las actividades y servicios médicos atendidos por personas es un factor fundamental en el diseño de soluciones IoT médicas. Es necesario tener en cuenta todo el proceso: La prevención o diagnosis, el tratamiento, y el procesamiento posterior de la información. La adecuación de estos servicios a la nube y la interconexión entre todos ellos será de vital importancia.

La imitación de organismos biológicos para el diseño de robots y otras máquinas permite solucionar problemas propios de las herramientas artificiales con materiales biocompatibles o estructuras animales. Tal es el caso de un robot semejante a las medusas, fabricado por hidrogeles de polímeros compuestos en su mayoría por agua, fabricados por el MIT. Su estructura a base de gel se mueve cuando se bombea agua dentro y fuera del mismo. Con este proceso, pueden realizar tareas como el golpeo o captura de objetos.

Cada robot de hidrogel está formado por un conjunto de estructuras similares a músculos conectados entre sí por tubos que inflan o vacían de agua sus cavidades. Esto permite a los robots estirarse o adoptar formas complejas.

Entre sus ventajas, la más destacable por su posible aplicación médica, es el uso de estos robots de materiales amigables para los órganos, en operaciones o tareas en las que haya que manipular órganos internos con mayor suavidad, ofreciendo un tacto similar a unas manos. Hasta ahora existían experimentos previos con materiales de silicona, que son menos biocompatibles que los hidrogeles, compuestos básicamente de agua. Para aplicar sus materiales de hidrogel blando a la robótica, los investigadores se fijaron primero en el mundo animal. Se concentraron en particular en leptocéfalos, o anguilas diminutas transparentes. «Parece que trataron de evolucionar a una forma transparente como una táctica de camuflaje eficiente” explican los científicios “Y queríamos alcanzar un nivel similar de transparencia, fuerza y velocidad.» De hecho, uno de los primeros experimentos que realizaron una vez conseguida la estructura con impresión 3D, fue sumergirla en un tanque de agua con peces y capturarlos con ella. Midieron las propiedades acústicas y ópticas de los robots de hidrogel, y se encontraron que eran casi iguales a las del agua . «El robot es casi transparente, muy difícil de ver» —dice el profesor Xuanhe Zhao, uno de los investigadores— “Es suave y no daña a los peces. Una mano robótica con fuerza probablemente los aplastaría.” Fuente: MIT Otros animales como los murciélagos también han inspirado a los científicos para desarrollar robots más eficaces en tareas como el vuelo. Investigadores de la Universidad de Illinois han creado un robot autónomo de murciélago llamado Bat Bot (B2) con suaves alas articuladas que pueden imitar los mecanismos clave del vuelo de los murciélagos biológicos. Pesa sólo 93 gramos y posee ventajas frente a drones cuatrimotores. Los murciélagos tienen más de 40 articulaciones activas y pasivas que han sido reducidas a 9 (5 activass y 4 pasivas) en las articulaciones del robot B2. Las frecuencias de aleteo de un murciélago robot son más bajas (7-10 Hz) que las de un cuadrotor (100-300 Hz). Además son inherentemente seguros porque sus alas están fabricadas principalmente con materiales flexibles y son capaces de chocar unos con otros, o con obstáculos en su entorno, con poco o ningún daño.

El diseño propuesto por el equipo de la Universidad de Illinois, también aporta mayor eficiencia energética, gracias a que la flexibilidad del ala amplifica el movimiento y requiere menos consumo.

«Cuando un murciélago bate sus alas, es como una hoja de goma» —explica el profesor Hutchinson, de la Facultad de Ingeniería Eléctrica e Informática en Illinois— «Se llena con el aire y se deforma. Y luego, al final de su movimiento de carrera descendente, el ala empuja el aire hacia fuera cuando vuelve a su sitio. Puede obtener esta gran amplificación de la energía que se produce tan sólo por el hecho de que están utilizando membranas flexibles dentro de la propia ala «. fuente: Illinois.edu

“El Batería se convierte, en esencia, en un Cyborg”. Con esta frase del profesor Gil Weinberg del Instituto de Tecnología de de Georgia nos adentramos en el mundo de la robótica, las prótesis y nos acercamos, un poco más, a la inteligencia artificial.
La pérdida de cualquier miembro puede ser un trauma pero la robótica, y sus avances, hacen que la recuperación de la actividad sea un punto de apoyo. En este caso, en este instituto y, sobre todo, el profesor Weinberg no paran de construir elementos que ayuden a mejorar las funcionalidades de los bateristas. Una prótesis robótica para un percusionista que había perdido un brazo fue el detonante para crear una tercera “extremidad” que pudiera tocar la batería junto con el músico.La prótesis en cuestión consta de dos baquetas, una que maneja el músico y la otra el robot que puede llegar a tomar sus propias decisiones. Gracias a la electromiografía (EMG), la prótesis recoge los impulsos del bíceps y se puede controlar el motor para poder modificar el nivel de presión y la velocidad con lo que se mueve. La segunda baqueta, que es autónoma, es controlada por un motor propio y para tocar usa un micrófono y un acelerómetro, como los smartphones, para percibir el ritmo con el que está tocando el músico y el resto de la banda. De esta manera, esa baqueta tiene “vida propia”, ya que puede generar gracias a un algoritmo un ritmo complementario al principal. [youtube]https://youtu.be/io-jtlPv7y4[/youtube] A raíz de esta primera prótesis, comenzaron a desarrollar un brazo robótico portátil que permite tocar la batería con tres brazos, ya que se coloca en el hombro del baterista y toca a la vez que él. Este brazo con la misma tecnología que el anterior (micrófono y acelerómetro) permite saber dónde se encuentra la batería y sus instrumentos. De esta manera, los motores que incluye el brazo pueden controlar la superficie donde tocar y moverse de forma natural e intuitiva como si de un brazo se tratase. Así, si el músico toca lentamente, el brazo robótico lo hará también y si cambia de ritmo, se acompasa de forma inmediata. “La máquina aprende cómo se mueve el cuerpo y puede aumentar y complementar su actividad, se convierte en parte de uno mismo.» Aseguran sus creadores. Y ahí no queda el desarrollo de este instituto porque quieren ir más allá. Ahora quieren vincular los movimientos del brazo con la actividad cerebral. Ya están experimentando con una diadema con electroencefalografía (EEG) —exploración neurofisiológica que se basa en el registro de la actividad bioeléctrica cerebral— que pueda detectar los patrones cerebrales que permitan al brazo robótico reaccionar cuando el batería piense en cambiar de tempo o de instrumento.
Según Weinberg, en el instituto también ven otras aplicaciones para la robótica y la inteligencia artificial: «Imagínense si los médicos pudieran usar un tercer brazo para sujetar herramientas, equipos o incluso participar en cirugías. Los técnicos podrían utilizar una mano extra para ayudar con las reparaciones y experimentos «. [youtube]https://youtu.be/fKryPingtww[/youtube] Estos desarrollos que integran la robótica con los humanos tienen como origen las investigaciones que el Center for Music Technology del citado Instituto tiene entre sus actividades, como el Grupo Robotic Musicianship que  tiene como objetivo facilitar las interacciones musicales significativas entre humanos y máquinas, lo que lleva a nuevas experiencias musicales y sus resultados. En su investigación combinan métodos de modelización computacional para la percepción, la interacción y la improvisación, con nuevos enfoques para la generación de respuestas acústicas de maneras físicas y visuales. La motivación de este trabajo se basa en la hipótesis de que la colaboración en tiempo real entre intérpretes humanos y robóticos puede sacar provecho de la combinación de sus fortalezas únicas para producir música nueva y convincente. Su objetivo es combinar cualidades humanas, como la expresión musical y las emociones, con rasgos robóticos, como el procesamiento de gran alcance, la capacidad de realizar cálculos matemáticos sofisticados, memoria sólida a largo plazo, y la capacidad de reproducir con precisión sin la práctica. [youtube]https://youtu.be/gm9R05PMHDM[/youtube] Fuente: GTCMT.