Meta impulsa la interacción con dispositivos electrónicos usando una pulsera avanzada que detecta los movimientos de las manos . Este dispositivo integra tecnología de electromiografía de superficie (sEMG) para captar señales musculares mediante sensores colocados en la muñeca . La pulsera convierte esos impulsos en comandos para controlar dispositivos como gafas inteligentes , haciendo posible una comunicación más natural y directa .
El equipo de Meta Reality Labs desarrolla este sistema de control que combina aprendizaje automático e inteligencia artificial para adaptar los dispositivos a cada usuario . La tecnología sEMG no solo interpreta gestos físicos como tocar, deslizar o pellizcar, sino que incluso puede reconocer la intención de movimiento sin ejecución real, lo que abre un nuevo paradigma en la interacción hombre-máquina .
El prototipo en forma de pulsera destaca por ofrecer una experiencia intuitiva y fluida , capaz de traducir señales neuronales en comandos precisos sin calibración individual . Meta ha entrenado extensas redes neuronales con datos de miles de participantes para garantizar el reconocimiento fiable de gestos sutiles en diferentes usuarios . Esto representa un avance significativo frente a tecnologías tradicionales que requieren calibración personalizada y limitan la usabilidad general.
La capacidad de esta pulsera para interpretar la escritura manual sobre superficies rígidas permite enviar mensajes de manera ágil y discreta, ampliando las aplicaciones del control por electromiografía . Por otro lado, el dispositivo se muestra cómodo y no invasivo, evitando los inconvenientes de accesorios voluminosos y ofreciendo una alternativa para situaciones en las que la interacción por voz no resulta práctica o deseable.
Esta tecnología revolucionaria no solo facilita el uso cotidiano de dispositivos tecnológicos , sino que también podría mejorar la independencia de personas con discapacidades motoras al ofrecerles nuevas formas de control y comunicación . Meta ha documentado sus avances publicándolos en la revista científica Nature para fomentar la colaboración y el desarrollo en la comunidad científica.
Además, el prototipo muestra una precisión superior al 90% en reconocimiento de gestos y escritura , logrando una velocidad equiparable a la de un teclado móvil. Este nivel de desempeño lo posiciona como una futura interfaz de usuario que podría reemplazar dispositivos tradicionales .
