Diseño de prótesis de brazo basado en la clasificación de señales mioeléctricas mediante inteligencia artificial
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ESPOL.FIMCP
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El presente trabajo desarrolla una prótesis accesible basada en inteligencia artificial para personas en Ecuador. Se busca diseñar un sistema que interprete señales musculares y controle una prótesis. La hipótesis sostiene que la inteligencia artificial mejora la precisión en la interpretación de movimientos. La justificación radica en la necesidad de soluciones económicas y personalizadas. Se emplearon sensores para capturar señales musculares, un microcontrolador para procesarlas y un modelo de inteligencia artificial para predecir movimientos. Además, se creó una prótesis virtual para simular los movimientos antes de fabricar un prototipo. Se utilizaron técnicas de deep learning y simulación 3D en Blender. Los resultados muestran que el diseño es más económico que las opciones importadas. El sistema alcanzó un 95% de precisión en la interpretación de señales musculares y logró simular movimientos básicos como pinza, puño, descanso y movimientos individuales de los dedos. En conclusión, el modelo permitió clasificar movimientos con alta precisión, validando la viabilidad de la simulación en tiempo real. La integración de inteligencia artificial, biomecánica y animación 3D representa un avance en prótesis accesibles, con aplicaciones potenciales en rehabilitación y entrenamiento controlado. Palabras Clave: Prótesis Mioeléctrica, Inteligencia Artificial, Simulación 3D, Accesibilidad, Innovación Tecnológica.
Citación
Sánchez Véliz, M. J. y Jara Cadena, M. S. (2024). Diseño de prótesis de brazo basado en la clasificación de señales mioeléctricas mediante inteligencia artificial. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FIMCP .