Ingenieros de la Universidad Rutgers crearon un calzado con inteligencia artificial que genera su propia energía con cada pisada. Detecta cómo camina una persona con una precisión del 95,4 % y promete cambiar el monitoreo de la salud en enfermedades como el Parkinson.
Una zapatilla que no necesita enchufe ni cargador y que «entiende» cómo camina quien la usa dejó de ser ciencia ficción. Un equipo de la Universidad Rutgers presentó un prototipo de calzado inteligente que funciona con inteligencia artificial integrada y se alimenta exclusivamente de la energía del movimiento. El hallazgo fue publicado en la revista científica Science Advances.
Cómo funciona la zapatilla que genera electricidad con cada paso
El dispositivo oculta su electrónica en el talón de unas zapatillas deportivas blancas. Un componente plástico ubicado en la suela produce electricidad a partir de la presión y la fricción de cada pisada, un proceso conocido como efecto triboeléctrico, emparentado con la electricidad estática que aparece cuando dos materiales se rozan.
Ese mecanismo tiene un obstáculo. La energía llega en ráfagas irregulares que los componentes no pueden usar directamente, por lo que los investigadores diseñaron un circuito de gestión de energía que la convierte en una forma aprovechable y que multiplica hasta 120 veces la energía útil frente a un método convencional.
Inteligencia artificial en el calzado: el análisis se hace dentro de la zapatilla
El sistema incorpora un acelerómetro que mide el movimiento del pie en tres ejes. Un procesador diminuto aplica IA sobre esos datos y clasifica cada segmento de 15 segundos en una de cuatro actividades: caminata lenta, caminata rápida, carrera o subida de escaleras, y muestra el resultado en una pantalla adosada al calzado.
La clave es la llamada edge AI, o inteligencia artificial en el borde. Como el análisis ocurre dentro del propio dispositivo y la zapatilla no envía datos en bruto de forma continua a un teléfono, una computadora o la nube, el consumo energético baja de manera considerable.
Hacer entrar el algoritmo en un procesador de memoria limitada fue uno de los grandes desafíos. El modelo original analizaba 21 características del movimiento y alcanzaba un 98,1 % de precisión, pero exigía más memoria de la disponible. Los científicos comprobaron que la variación del movimiento en los tres ejes aportaba casi toda la información necesaria. La versión reducida mantuvo un 95,4 % de acierto, funcionó unas 15 veces más rápido y consumió cerca de una sexta parte de la corriente.
El consumo total es de apenas 86 microvatios entre sensor y algoritmo. En pruebas de laboratorio, incluso una caminata lenta generó energía suficiente para mantener todo el sistema encendido.
El «cuello de botella» de los wearables y el origen de la idea
Detrás del proyecto hay un problema que conocen quienes usan relojes inteligentes y pulseras de actividad. Los dispositivos de salud pueden recopilar enormes cantidades de datos y la IA puede convertirlos en hallazgos útiles, pero la IA consume energía, de modo que cuanto más inteligentes son los aparatos, más rápido agotan la batería. Simiao Niu, profesor asistente de Ingeniería Biomédica y líder de la investigación, bautizó ese fenómeno como «cuello de botella entre energía e inteligencia»
Niu conoce el problema desde adentro. Trabajó en Apple, donde participó en el desarrollo del sensor de electrocardiograma del Apple Watch, y advierte que el monitoreo se interrumpe cuando el dispositivo se retira para cargarlo y muchos usuarios olvidan volver a colocárselo. De esa experiencia surgió su propuesta de unas «zapatillas sin preocupaciones», que se usan y recopilan datos solas.
Por qué la marcha es un indicador clave de salud
En medicina, la marcha abarca el equilibrio, la velocidad, la longitud del paso y el ritmo. Sus alteraciones pueden dar pistas sobre la evolución de una enfermedad, el riesgo de caídas o el avance de una rehabilitación. Según Niu, es uno de los biomarcadores más importantes para muchas patologías.
Hoy el control se limita a observaciones breves. Los médicos suelen evaluar la marcha viendo caminar al paciente unos minutos en un consultorio o laboratorio, mientras que un dispositivo portátil podría medir el movimiento durante períodos mucho más largos, en la vida cotidiana.
El potencial es especialmente relevante frente a las caídas. La Organización Mundial de la Salud las ubica como la segunda causa mundial de muerte por traumatismos involuntarios, con los mayores de 60 años como principales víctimas fatales. Se calcula que provocan unas 684.000 muertes al año y que cada año se registran 37,3 millones de caídas no letales que requieren atención médica.
Las limitaciones: un prototipo, no un dispositivo médico
El propio equipo pide cautela. El prototipo se desarrolló con datos de cuatro voluntarios sanos de entre 23 y 26 años, y el algoritmo fue entrenado y probado solo con las actividades incluidas en el estudio. No se evaluó en adultos mayores, personas con trastornos del movimiento ni pacientes en rehabilitación.
Niu aclaró que se trata de un prototipo temprano y no de un dispositivo médico: todavía no puede diagnosticar enfermedades, predecir una caída ni determinar si un tratamiento funciona. Antes de cualquier aplicación clínica serán necesarios nuevos desarrollos y ensayos con pacientes.
Qué puede venir: del Parkinson al monitoreo cardíaco
Si la tecnología madura, el abanico de usos es amplio. Con más desarrollo y pruebas clínicas, calzados similares podrían evaluar el riesgo de caídas, detectar patrones de marcha anormales o seguir la recuperación tras lesiones cerebrales o de médula espinal, además de acompañar a personas con Parkinson. El diseño también podría adaptarse para vigilar la actividad cardíaca, señales bioquímicas y otros aspectos de la salud. Ninguna de esas funciones fue probada hasta ahora.
Los inventores Niu, Dong y Chi Han presentaron una solicitud provisional de patente en Rutgers.
No es la única apuesta: la carrera por el calzado inteligente
El prototipo de Rutgers se suma a una tendencia creciente en tecnología vestible para la salud.
- Ohio State University: desarrolló una plantilla inteligente con 22 sensores de presión, alimentada por pequeños paneles solares sobre el calzado, que envía datos por Bluetooth a un teléfono y reconoce ocho estados de movimiento. Sus autores sostienen que podría ayudar a detectar signos tempranos de úlceras del pie diabético, fascitis plantar y Parkinson.
- Stevens Institute of Technology: presentó una plantilla con IA que convierte cualquier zapato en un laboratorio portátil de análisis de la marcha, con sensores comerciales de unos 100 dólares, frente a los equipos de más de 1.000 dólares que suelen usarse en investigación.
La diferencia del desarrollo de Rutgers está en la autonomía energética total: la zapatilla no depende de baterías ni de paneles solares, y su fuente de energía es el propio caminar.
Un cambio de paradigma para la salud digital
El avance apunta a un futuro en el que el monitoreo médico continuo no dependa de recordar cargar un aparato. Si los ensayos futuros confirman los resultados en pacientes reales, una simple zapatilla podría convertirse en una herramienta de seguimiento de enfermedades neurológicas, prevención de caídas y rehabilitación remota. Por ahora es una prueba de concepto, pero demuestra que la IA de bajo consumo y la energía que genera el propio cuerpo pueden combinarse.