Investigadores de la Universidad Rutgers desarrollaron un calzado con inteligencia artificial integrada que estudia los patrones de desplazamiento y, a su vez, aprovecha la energía generada por el movimiento del pie para alimentarlo, sin necesidad de baterías recargables. El objetivo es que, en el futuro, profesionales de la salud puedan observar cambios en la marcha durante las actividades cotidianas y así acompañar la evolución de condiciones como Parkinson, lesiones cerebrales o de médula espinal, así como procesos de rehabilitación. También se busca aportar datos para evaluar el riesgo de caídas.
El estudio, publicado en Science Advances, se realizó con cuatro voluntarios sanos. Los investigadores lograron distinguir entre caminar despacio, caminar rápido, correr y subir escaleras con una precisión del 95,4%.
Los componentes electrónicos están ubicados en el talón de unas zapatillas blancas y aprovechan la presión y el roce que se genera al apoyar el pie. El dispositivo se basa en el efecto triboeléctrico, un fenómeno asociado a la electricidad estática que aparece cuando materiales se rozan y luego se separan. La corriente que producen las pisadas llega en pulsos irregulares y, por sí sola, no puede alimentar los sensores ni el procesador; por ello, se desarrolló un circuito que la transforma en una corriente apta para el equipo. Según el comunicado de la universidad, este sistema permitió obtener hasta 120 veces más energía útil que un método convencional.
“Cuando una persona camina o corre, ya hay energía biomecánica disponible, por lo que se puede aprovechar”, afirmó Simiao Niu, profesor asistente del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Escuela de Ingeniería de Rutgers. Niu agregó que el calzado es adecuado para este tipo de mediciones porque reúne la información relevante y la energía necesaria para registrarla; “cuando una persona se sienta, no hay energía disponible, pero tampoco se necesita monitoreo de la marcha”, indicó.
En medicina, la marcha contempla parámetros como equilibrio, velocidad, longitud de zancadas y cadencia. Los cambios en esas características pueden ayudar a seguir la evolución de una enfermedad o de una rehabilitación, si bien el prototipo no funciona como diagnóstico. La marcha es, para Niu, uno de los indicadores más importantes de la salud.
El dispositivo incorpora un acelerómetro y otros sensores destinados a registrar el patrón de movimiento y alimentar el sistema de análisis, sin depender de una fuente de energía externa.
