Tu rostro ahora es una batería: las gafas inteligentes aprovechan la energía de cada parpadeo.

Las gafas inteligentes aprendieron a convertir el parpadeo, los movimientos de las cejas y la actividad de la mandíbula en una señal eléctrica que se puede usar para monitorizar el pulso y la mímica. En prototipo GlassTENG se incorporaron tres sensores miniatura que no necesitan alimentación independiente para registrar los movimientos: la energía para la señal la aportan los propios músculos faciales y la pulsación de los vasos.

El sistema funciona gracias al efecto triboeléctrico, conocido por la electricidad estática común. Dentro de cada sensor hay dos capas delgadas y flexibles. Cuando la cara se mueve, las capas se comprimen y se separan, y la carga eléctrica que surge convierte el movimiento mecánico en una señal medible.

Los sensores se colocaron donde la montura toca constantemente la cara. Uno se sitúa en el puente nasal y detecta el pulso, el parpadeo y el movimiento de las cejas. El segundo contacta la zona de la arteria temporal y reacciona a los movimientos de la mandíbula; el tercero está sobre el músculo temporal cerca de la oreja y percibe bien la masticación y el apretamiento de los dientes.

Incluso un movimiento débil resultó suficiente para las mediciones. La pulsación de la arteria genera una señal de aproximadamente 50–100 mV, el parpadeo y el movimiento de las cejas producen 200–500 mV, y la masticación y el fuerte apretamiento de la mandíbula pueden elevar la tensión hasta 1,5 V. La intensidad de la señal varía entre personas por la anatomía facial y la fuerza muscular, por lo que al procesar los datos es necesario normalizar las lecturas.

Los autores probaron las gafas en 20 voluntarios. Los participantes parpadearon, levantaron las cejas, apretaron y golpearon los dientes, hablaron y comieron, y el algoritmo aprendió a distinguir los patrones característicos de los impulsos eléctricos. El mejor clasificador identificó las acciones con una precisión global del 93,8%. El sistema reconoció el parpadeo y los golpes en los dientes en el 99% de los casos, y lo más difícil resultó distinguir hablar de comer: los movimientos de la mandíbula en esas acciones son demasiado parecidos.

Separadamente los investigadores compararon la medición del pulso en diez participantes con un sensor torácico. El error absoluto medio de GlassTENG fue de 1,82 latidos por minuto en la medición en reposo. Los autores opinan que en el futuro las gafas podrán monitorizar constantemente el ritmo cardíaco y detectar movimientos característicos de la mandíbula, por ejemplo en el bruxismo, pero las capacidades médicas del prototipo aún no se han comprobado.

El principal ahorro de energía se produce precisamente a nivel de los sensores. La electrónica que recibe las señales de los tres sensores consume en total alrededor de 4,1 μW, mientras que muchos sensores ópticos y musculares para electrónica portátil ya requieren mili vatios. Para gafas ligeras la diferencia es especialmente importante: una batería grande aumenta la masa de la montura y obliga a cargar el dispositivo con más frecuencia.

Aún no han podido prescindir completamente de la batería. En la versión actual la energía de los movimientos faciales genera la señal de medida, y el procesamiento y registro de los datos requieren alimentación externa. La siguiente tarea de los autores es integrar los sensores con un microcontrolador y un sistema de recolección de energía, para que las gafas puedan funcionar sin una batería convencional o al menos necesiten cargarse con mucha menos frecuencia.