Científicos chinos han desarrollado un nuevo tipo de lente que puede usarse para el cuidado de la salud y la realidad aumentada (RA). Basadas en radiofrecuencia, estas lentes de contacto inteligentes para rastrear los movimientos oculares no requieren batería ni chips de silicio convencionales, y son biocompatibles e imperceptibles.
Diseñadas para la interacción humano-máquina (HMI), estas lentes inteligentes dependen del rastreo de los movimientos oculares. Utilizan métodos como el reflejo corneal del centro de la pupila y la electrooculografía (EOG) para rastrear los movimientos de los ojos.
Los investigadores enfatizaron que las lentes de contacto son la forma máxima de RA y muchas obras de ciencia ficción han representado la integración perfecta del mundo virtual y el mundo real a través de lentes de contacto.
“Misión Imposible 4 propuso una lente de contacto inteligente con función de reconocimiento facial”, dijo el Prof. Fei Xu, uno de los coautores del estudio. “Si pequeñas lentes de contacto pueden lograr una combinación perfecta de lo virtual y lo real, será la forma máxima de tecnología de RA. La tecnología de interacción humano-computadora basada en el rastreo ocular es uno de los componentes más importantes”.
Lente de contacto inteligente miniatura, imperceptible y biocompatible
Los métodos de los investigadores han mostrado un éxito inicial, pero carecen de precisión. Además, la EOG representa un riesgo para la piel, ya que usa electrodos en la piel para recopilar datos.
Publicado en Nature Communications, las técnicas de rastreo ocular del estudio permiten una interacción humano-máquina eficiente, natural y sin esfuerzo al detectar los movimientos oculares y descifrar la atención e intenciones del usuario. Aquí se propone una lente de contacto inteligente miniatura, imperceptible y biocompatible para el rastreo ocular in situ e interacción inalámbrica ojo-máquina.
Empleando la estrategia de codificación de frecuencia, la lente libre de chips y baterías logra detectar el movimiento y cierre ocular. Usando un algoritmo de rastreo ocular secuencial en el tiempo, la lente tiene una gran precisión angular de <0.5°, incluso menor que el rango de visión de la fóvea central, el área más densa de conos en la retina.
“Con el desarrollo de la tecnología optoelectrónica y la mejora de la integración flexible de dispositivos optoelectrónicos, las lentes de contacto realizarán más y más funciones en la interacción humano-computadora y la salud médica”, explicó Xu.
El lanzamiento de Apple Vision Pro también inspiró a los científicos a explorar las aplicaciones potenciales de la interacción computadora-humano usando los ojos.
Los investigadores usaron un enfoque de codificación de frecuencia para desarrollar las lentes de contacto inteligentes. Esto implicó codificar la información sobre los movimientos oculares en señales de radiofrecuencia.
Esta estrategia ayuda a rastrear con precisión los movimientos oculares sin necesidad de baterías o chips de silicio convencionales. También hizo que las lentes fueran más livianas, compactas, seguras y biocompatibles.
También eliminó la posibilidad de fuga de información biométrica como el iris.
Según los investigadores, las lentes muy estables se pueden usar hasta 12 horas en diversas condiciones ambientales y son capaces de detectar el cierre de ojos.
La alta precisión angular de las lentes permite el reconocimiento de comandos oculares para aplicaciones más amplias de HMI. Las lentes también pueden detectar direcciones de mirada y puntos de mirada en tiempo real, lo cual puede ser útil para el control de robots.
Demostraron que los comandos oculares pueden controlar el juego Gluttonous Snake, la interacción web, el control de cámara de movimiento, rotación y zoom, y el control de vehículos robóticos.
Además, se implementaron pruebas integrales de biocompatibilidad, demostrando baja citotoxicidad y baja irritación ocular. Por lo tanto, se espera que la lente de contacto enriquezca los enfoques de las técnicas de rastreo ocular y promueva el desarrollo de la tecnología de interacción humano-máquina.
