La startup canadiense smartARM trabaja en un prototipo de prótesis biónica que utiliza visión por computadora para seleccionar automáticamente la forma adecuada de sujetar objetos cotidianos. La empresa afirma que este enfoque pretende reducir la necesidad de cambiar manualmente entre patrones de agarre, un paso que normalmente se requiere, por ejemplo, al pasar de recoger una taza a utilizar una cuchara.
El proyecto, presentado por Meta el 16 de septiembre de 2026, combina hardware de inteligencia artificial y software de código abierto. La prótesis utiliza una cámara integrada en la palma de la mano para observar el entorno, mientras que smartARM emplea el modelo de visión de código abierto DINOv2 de Meta para reconocer objetos a partir de un número limitado de imágenes de referencia.
¿Cómo funciona el mecanismo de selección del agarre?
En lugar de depender de un conocimiento previo de cada objeto o de una programación independiente para cada elemento, el sistema intenta interpretar las características visuales del objeto y vincularlas con el patrón de agarre adecuado. Según el material, la prótesis puede adaptarse a objetos con los que ha sido entrenada utilizando solo unas pocas imágenes, un proceso que, según smartARM, podría reducir un tiempo que podría haberse prolongado durante semanas.
El objetivo no es simplemente aumentar el número de patrones de agarre, sino hacer que el funcionamiento de la prótesis se acerque más a una interacción natural. El usuario no debería tener que concentrarse en seleccionar el modo de software antes de cada movimiento, sino en la tarea que desea realizar. El material describe el prototipo como capaz de funcionar desde el primer intento y sin entrenamiento, un resultado atribuido a la experiencia del proyecto y no a datos independientes sobre un rendimiento clínico amplio.
El papel de las gafas Meta AI
Las gafas Meta AI funcionan como un complemento opcional de la cámara situada en la prótesis. A través del Meta Wearables Device Access Toolkit, las gafas proporcionan al sistema una perspectiva desde el ángulo del usuario, lo que puede añadir contexto sobre el objeto con el que intenta interactuar. La aplicación para teléfonos también permite añadir nuevos objetos al sistema, de modo que los usuarios pueden personalizar la lista de elementos según sus necesidades diarias.
Esta integración muestra que smartARM no considera la prótesis únicamente como un dispositivo independiente, sino como un sistema que combina la detección local con los datos procedentes de un dispositivo ponible. Sin embargo, el material no especifica numéricamente las características de la cámara ni el tiempo de respuesta, y tampoco presenta resultados de ensayos clínicos, información sobre la aprobación regulatoria o una fecha de disponibilidad comercial.
¿Por qué es importante este avance?
La importancia del proyecto reside en abordar el uso cotidiano de la prótesis, y no en añadir un componente de inteligencia artificial aislado de la experiencia del usuario. Si el mecanismo de reconocimiento y agarre funciona en distintas condiciones, podría reducir la carga operativa para algunos usuarios y ofrecerles una forma más directa de interactuar con los objetos. No obstante, el material disponible sigue siendo una presentación de Meta y smartARM sobre un prototipo, por lo que por sí solo no basta para evaluar la durabilidad, la seguridad o la precisión fuera de los objetos y entornos en los que se ha probado.
Hamayal Choudhry, fundador y director ejecutivo de smartARM, afirmó que construir una mano capaz es solo una parte del desafío, y que su facilidad de uso no es menos importante. Shaquem Griffin, usuario del producto desde hace tiempo y exjugador de la NFL, también describió la escalabilidad y la accesibilidad como los aspectos más importantes de la tecnología para él. Las preguntas abiertas siguen relacionadas con el grado de preparación del modelo para un uso generalizado y con la forma de gestionar los casos de reconocimiento incorrecto o los objetos desconocidos.