- Las gafas GlassTENG no necesitan batería, generan electricidad a partir del movimiento facial.
- Tres generadores nanométricos triboeléctricos ultrafinos impulsan los sensores para recopilar datos.
- Los algoritmos de aprendizaje automático analizan los movimientos, alcanzando una precisión del 93.8%.
- Esta tecnología puede monitorizar la salud cardiovascular y los hábitos alimenticios.
Las gafas cotidianas podrían en el futuro rastrear la actividad cardíaca, la mordida y los hábitos alimenticios mediante sensores, sin necesidad de batería, según un informe de investigación de ingenieros de la Universidad Northwestern. El prototipo, llamado GlassTENG, utiliza sensores para recoger la energía mecánica generada por los movimientos faciales y convertirla en la electricidad necesaria para la detección. Nivedita Arora, de la Escuela de Ingeniería McCormick de la Universidad Northwestern, quien participó en el estudio, señaló que el objetivo es convertir las gafas en un dispositivo de salud portable sin alterar los hábitos de uso de las personas, ya que aproximadamente la mitad de la población ya usa gafas.
El núcleo del diseño está compuesto por tres generadores nanométricos triboeléctricos ultrafinos. Se basan en el principio electrostático: cuando dos materiales diferentes entran en contacto y luego se separan, los electrones pueden moverse entre ellos, creando una carga transitoria. Cada sensor flexible contiene una estructura de múltiples capas que se comprime y estira continuamente con los movimientos faciales. El parpadeo rápido, el apretar la mandíbula o el flujo sanguíneo en las arterias pueden alimentar estos sensores. Arora indicó que la acción de parpadear ayuda a alimentar el sensor que detecta el parpadeo.
Diseño y funcionamiento de los sensores
El equipo colocó un sensor en la posición del puente nasal, cerca de la arteria angular y los músculos alrededor del ojo, para detectar el pulso, el parpadeo y el movimiento de las cejas. El segundo sensor se sitúa cerca de la sien, cubriendo la arteria temporal superficial, detectando el pulso y el movimiento de la mandíbula. El tercer sensor está más cerca de la oreja, percibiendo la masticación y el apretar la mandíbula. Distintos movimientos generan diferentes huellas eléctricas: el pulso arterial, la fuerza más sutil, puede producir unos 50 a 100 milivoltios; el parpadeo y el levantamiento de cejas generan unos 200 a 500 milivoltios; los fuertes movimientos de la mandíbula, como masticar y apretar, pueden alcanzar 1.5 voltios.
En la prueba, 20 participantes usaron las gafas mientras realizaban parpadeos, levantamiento de cejas, mordida, golpeteo de dientes, comer y hablar. Los algoritmos de aprendizaje automático analizaron las señales para identificar cada actividad, alcanzando una precisión del 93.8% en las seis actividades. Las gafas identificaron el golpeteo de dientes con un 99% de acierto y el apretar la mandíbula con un 96%, y pudieron distinguir estos movimientos de actividades cotidianas como hablar y comer.
Muchos dispositivos portátiles consumen energía de forma continua, lo que requiere baterías más grandes y recargas periódicas. En cambio, el consumo total de los tres sensores de GlassTENG es de apenas 4.1 microwatios, varios órdenes de magnitud inferior al de muchas tecnologías de sensores convencionales. Los datos se transmiten por Bluetooth a teléfonos inteligentes o tabletas.
Aplicaciones potenciales de la tecnología
Los investigadores consideran que esta tecnología puede emplearse para monitorizar la salud cardiovascular, los problemas de mordida dental (apretar la mandíbula de forma involuntaria y el desgaste dental), la fatiga y el comportamiento alimentario diario. El coautor, profesor asociado de Medicina Preventiva, Ciencias de la Computación e Ingeniería Eléctrica y de Computadoras, Nabil Alshurafa, señaló que las gafas pueden inducir al usuario a relajar la mandíbula apretada o a prestar más atención a sus hábitos alimenticios. Arora indicó que el objetivo a largo plazo es lograr la computación en dispositivos sin batería, de modo que las gafas puedan ofrecer retroalimentación inmediata al detectar un evento fisiológico. Alshurafa apuntó que la meta es que los dispositivos portátiles ayuden a las personas a «identificar y cambiar su comportamiento en el momento».
El estudio se publicó en las actas del Simposio Internacional ACM sobre Computación Portátil de 2026. Los estudiantes de máster Raj Dave, Jovanis Prodanich y Yung-ching Lai son coautores principales, y Ansys, Inc. proporcionó apoyo parcial al trabajo.
Perspectivas de la tecnología portátil sin batería
El diseño innovador de las gafas GlassTENG no solo elimina la dependencia de las baterías tradicionales, sino que también permite monitorizar eficazmente la salud del usuario. El desarrollo de esta tecnología tiene una gran relevancia para el mercado de dispositivos portátiles, ya que reduce la necesidad de recarga y mejora la experiencia del usuario. A medida que crece el interés por la gestión de la salud, la practicidad y comodidad de estos dispositivos atraerán a más usuarios. Además, mediante el análisis de datos fisiológicos con aprendizaje automático, estas gafas tienen el potencial de convertirse en una herramienta clave para la monitorización diaria de la salud, ayudando a las personas a gestionar mejor su estilo de vida y sus hábitos saludables.