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Prótesis creada durante la pandemia salió de un prototipo hecho en casa con impresión 3D y llegó a estudio científico sobre control por señales cerebrales, inteligencia artificial y tecnología asistiva.
Una prótesis robótica controlada por señales cerebrales, hecha inicialmente en un sótano con una impresora 3D de US$ 75, llegó a la literatura científica en 2025.
El trabajo de Benjamin Choi, estudiante de Virginia que comenzó a desarrollar el brazo durante la pandemia, fue publicado en el Journal of Neural Engineering en artículo firmado con Ji Liu, de la Stony Brook University.
La actualización da nuevo contexto a una historia que ganó repercusión en 2022, cuando Choi fue seleccionado entre los 40 finalistas del Regeneron Science Talent Search, competencia científica de los Estados Unidos dirigida a estudiantes de secundaria.
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En ese momento, el proyecto llamó la atención por proponer una prótesis accesible, controlada sin cirugía cerebral invasiva y con costo de fabricación estimado en menos de US$ 300.
El proyecto reúne áreas que han avanzado en la tecnología asistiva, como inteligencia artificial, impresión 3D, electroencefalografía e interfaces cerebro-computadora.
La propuesta de Choi no fue presentada como producto médico disponible en el mercado, sino como un prototipo de bajo costo para probar formas de control de miembros artificiales.
La publicación científica de 2025 describe el dispositivo como una prótesis transumeral no invasiva, operada por una combinación de señales de electroencefalografía, conocidas como EEG, y gestos de cabeza.
En términos simples, el sistema intenta interpretar patrones eléctricos captados en la cabeza del usuario y combinarlos con comandos auxiliares para mover el brazo robótico.
Prótesis controlada por señales cerebrales comenzó en la pandemia
El desarrollo comenzó en 2020, cuando Choi aún estaba en el 10º año escolar, etapa equivalente al inicio de la secundaria en los Estados Unidos.
Él planeaba pasar el verano en un laboratorio investigando combustibles de aluminio, pero el cierre de las actividades presenciales durante la pandemia interrumpió esos planes.
Con tiempo libre inesperado, el estudiante retomó un recuerdo antiguo.
Aún niño, había visto un reportaje del programa “60 Minutes” sobre interfaces neuronales usadas para controlar prótesis robóticas.
En el caso mostrado, los investigadores habían implantado sensores en el córtex motor de una paciente, lo que permitía mover un brazo mecánico mediante la actividad cerebral.
La tecnología despertó el interés de Choi, pero también llevó al estudiante a cuestionar el costo y la necesidad de cirugía cerebral.
En una entrevista con Smithsonian Magazine, afirmó: “En ese momento, quedé muy impresionado, porque esta tecnología era muy avanzada”.
En la misma declaración, Choi dijo que se alarmó porque el método requería cirugía cerebral abierta y tenía un costo de cientos de miles de dólares.
A partir de esta comparación, el estudiante decidió probar otro camino.
En lugar de implantes en el cerebro, Choi buscó una solución externa, con sensores colocados en la cabeza y el uso de algoritmos para interpretar las señales.
El objetivo declarado era reducir costo, complejidad y riesgo quirúrgico.
La propuesta inicial, por lo tanto, partió de una pregunta práctica: ¿cómo crear un brazo robótico controlado por intención de movimiento sin abrir el cráneo del usuario?
Prototipo nació con impresora 3D doméstica
Sin acceso a una estructura profesional durante la pandemia, Choi montó un área de trabajo en el sótano de su casa, sobre una mesa de ping-pong.
El primer prototipo fue producido con una impresora 3D de su hermana, valorada en US$ 75, además de piezas impresas en partes más pequeñas, tornillos, elásticos y líneas usadas como tendones mecánicos.
La limitación de la impresora influyó en el diseño inicial.
Como el equipo no podía imprimir piezas grandes, el brazo tuvo que ser dividido en partes más pequeñas y luego montado manualmente.
Según relatos publicados sobre el proyecto, la primera versión llevó cerca de 30 horas para ser impresa.
La estructura aún era experimental, pero ya permitía probar la combinación entre mecánica, electrónica y comandos externos.
Choi ya tenía experiencia con programación y robótica competitiva, incluso en competiciones de alto nivel.
Este historial ayudó en la creación del sistema electrónico y mecánico, aunque el proyecto requería etapas más allá del montaje físico.
El desafío principal estaba en crear un método capaz de transformar señales captadas externamente en comandos útiles para la prótesis.
Para esto, la versión inicial combinaba datos de ondas cerebrales y movimientos de la cabeza.
Con el avance del trabajo, el estudiante comenzó a desarrollar un algoritmo de interpretación basado en inteligencia artificial.
El sistema fue diseñado para reconocer patrones en las señales captadas por sensores de EEG y asociarlos a movimientos del brazo robótico.
Inteligencia artificial interpreta señales de EEG
El EEG mide la actividad eléctrica del cerebro mediante sensores colocados sobre la cabeza.
A diferencia de los implantes neuronales, este tipo de captación no requiere cirugía, pero suele registrar señales más débiles y sujetas a interferencias.
Debido a estas limitaciones, la etapa computacional tiene un papel central en este tipo de proyecto.
El algoritmo necesita separar patrones útiles de ruidos producidos por movimientos musculares, parpadeos, variaciones individuales e interferencias del ambiente.
En el caso de la prótesis de Choi, el sistema fue desarrollado para intentar distinguir patrones asociados a la intención de movimiento.
El estudiante explicó, en una entrevista publicada por Smithsonian Magazine, que el rendimiento podría mejorar con el uso: “Cuanto más lo usas, más el sistema entiende específicamente cómo piensas y cuáles son tus patrones de ondas cerebrales”.
Esta característica acerca el proyecto a un enfoque personalizado, según la descripción hecha por el propio inventor.
En lugar de depender solo de comandos genéricos, el sistema intenta ajustarse a los patrones de cada usuario a lo largo del tiempo.
La propuesta descrita en el trabajo es usar aprendizaje automático para aumentar la precisión del control.
Según material divulgado en la época de la premiación, el algoritmo alcanzó un promedio de precisión del 95% en pruebas iniciales reportadas por Choi.
Este número debe ser leído dentro del contexto de investigación y prototipo.
No equivale a un rendimiento garantizado en uso clínico, comercial o cotidiano, especialmente porque los dispositivos médicos necesitan pasar por validaciones específicas antes de llegar a los pacientes.
Proyecto escolar ganó reconocimiento científico
El brazo robótico recibió apoyo externo aún en las primeras fases.
En octubre de 2020, Choi obtuvo una beca de fabricación de la empresa polySpectra, que produce materiales duraderos para impresión 3D.
El soporte permitió avanzar hacia versiones hechas con materiales de ingeniería, más adecuados para pruebas más allá del prototipo inicial.
Esta etapa marcó la transición de una estructura doméstica a modelos más resistentes.
En 2021, el estudiante también recibió apoyo del programa MIT THINK, enfocado en proyectos de ciencia e ingeniería desarrollados por estudiantes de secundaria.
Al año siguiente, fue incluido entre los finalistas del Regeneron Science Talent Search de 2022, según la Society for Science.
La trayectoria también pasó por el Davidson Fellows, programa que reconoce trabajos de jóvenes investigadores.
En su página de perfil en el instituto, Choi describió el proyecto como una prótesis transumeral de bajo costo y no invasiva, apoyada por un algoritmo de interpretación de ondas cerebrales.
La actualización más reciente encontrada en las fuentes consultadas apareció en 2025, cuando el trabajo fue publicado en el Journal of Neural Engineering.
El artículo, firmado por Benjamin J. Choi y Ji Liu, describe una prótesis transumeral de bajo costo operada por un sistema asistido por aprendizaje automático, combinando EEG y gestos de cabeza.
Con esta publicación, el proyecto pasó a tener una descripción técnica en una revista científica.
Esto no significa aprobación médica o llegada al mercado, pero indica continuidad del desarrollo tras la repercusión inicial en competiciones estudiantiles.
Prótesis no invasivas aún enfrentan desafíos
El caso, que había sido divulgado inicialmente como una invención desarrollada durante la pandemia, pasó a ser presentado en un contexto académico más amplio, ligado a interfaces cerebro-computadora y tecnologías asistivas.
En el resumen académico del estudio, los autores señalan tres desafíos recurrentes en prótesis de miembro superior: sistemas de control poco eficaces, costo elevado y exigencia de técnicas invasivas en algunas soluciones controladas por el cerebro.
La respuesta propuesta fue una neuroprótesis no invasiva, apoyada en EEG, gestos de cabeza y aprendizaje automático.
La investigación se conecta a un área que busca crear canales de comunicación entre señales del sistema nervioso y dispositivos externos.
