Control gestual para smartwatches avanza con el sistema EITWatch

El sistema EITWatch, desarrollado por la Universidad Northwestern, utiliza tomografía por impedancia eléctrica (EIT) para detectar cambios sutiles en los músculos y tendones bajo la piel de la muñeca. A diferencia de soluciones previas que requerían bandas externas especializadas, este desarrollo integra los electrodos de detección en un área que se ajusta a la parte trasera de un smartwatch convencional, como se detalla en Hackster.io.

La tecnología opera emitiendo pequeñas corrientes eléctricas alternas a través de la muñeca y midiendo cómo estas viajan por los tejidos subyacentes. A medida que los dedos se mueven y los músculos se contraen, la impedancia eléctrica de estos tejidos se modifica. EITWatch analiza estas variaciones para identificar el gesto realizado por el usuario.

El prototipo construido por los investigadores incorpora una placa de circuito a medida con ocho electrodos chapados en oro, dispuestos en un anillo de 31 milímetros de diámetro. Estos electrodos se sitúan en contacto con la piel, bajo una caja de reloj estándar de 40 milímetros. Aunque la electrónica del prototipo actual se extiende más allá de la carcasa del reloj, el área de detección se mantiene dentro de la huella del dispositivo. Un microcontrolador Seeed Studio XIAO ESP32-S3 gestiona las mediciones, recopilando datos a una velocidad de 48 fotogramas por segundo. El sistema emplea una técnica de escaneo multiprofundidad, que ajusta la distancia entre electrodos para dirigir las corrientes eléctricas por distintas trayectorias, capturando información de tejidos a diversas profundidades y mejorando el reconocimiento gestual.

Para evaluar EITWatch, se reclutó a 12 participantes y se probaron dos conjuntos de gestos: uno compuesto por seis poses de mano amplias (como señalar, cerrar el puño o hacer un pulgar hacia arriba) y otro con cinco movimientos más pequeños (como pellizcar, deslizar el pulgar sobre el índice o rotar la muñeca, además de un estado relajado).

Los resultados iniciales mostraron un rendimiento prometedor. Durante las pruebas en una única sesión de uso, el sistema alcanzó una precisión del 91.4% para los gestos más amplios y del 90.1% para los más pequeños al clasificar ventanas de medición individuales. Esta precisión mejoró ligeramente al combinar las predicciones para gestos completos. No obstante, el rendimiento disminuyó cuando los participantes se quitaron el dispositivo y lo volvieron a usar 48 horas después, registrando precisiones del 73.2% y 70.4% respectivamente. La fiabilidad del reconocimiento fue aún menor al probar con personas cuyos datos no se habían utilizado en el entrenamiento del sistema.

Si bien EITWatch aún no está listo para reemplazar la pantalla táctil de un smartwatch, ya que la electrónica requiere una miniaturización adicional y la fiabilidad del reconocimiento debe mejorar en distintos usuarios y condiciones de uso, la investigación demuestra el potencial de la parte trasera de un smartwatch para funciones que van más allá de la monitorización del ritmo cardíaco, abriendo la puerta a futuras interfaces de control gestual.