Aunque hemos visto avances significativos en inteligencia artificial y visión por computadora, y aunque cada vez más robots humanoides se prueban o llegan al mercado, persiste un desafío crucial para las máquinas: la tactilidad.

Querer saber sostener un objeto va más allá de calcular fuerzas; implica sentir. Tomar una fresa, por ejemplo, no es solo aplicar la presión adecuada, sino garantizar que esté sujeto sin aplastarla o que se deslice. Esta sensorialidad, que los humanos percibimos a través de la piel, es difícil de replicar en una máquina.

Sin embargo, la investigación continúa. Empresas como Touchlab trabajan para dotar a los robots de “piel” electrónica con características similares a las de la piel humana, con el objetivo de aumentar su utilidad en tareas domésticas, en cuidados o en entornos de manufactura. Es un terreno mucho más complejo de lo que parece a primera vista.

En el caso de Touchlab, la solución se apoya en una tecnología de tunelización cuántica para medir presión, fuerza y dirección a través de un material más delgado que la piel humana, con tiempos de respuesta por debajo de un milisegundo.

La tecnología de e-skin existe, pero su despliegue es un desafío

Aunque la propuesta está sobre la mesa, pasar de pruebas piloto a producción es otro nivel. Factores como durabilidad, fiabilidad, coste y adaptabilidad son consideraciones que separan la teoría de casos de uso reales.

Touchlab aborda algunas de estas preocupaciones con componentes listos para usar que ya existen para plataformas consolidadas, recurriendo a ingeniería a medida solo cuando es necesario.

Además, buscan reducir la latencia llevando el procesamiento al borde (edge) para que el robot sólo transmita los datos imprescindibles para la tarea, dado que la e-skin genera cantidades masivas de microdatos.

Con robots cada vez más presentes en entornos laborales, de cuidados y, probablemente, en hogares, la capacidad de detectar el contacto se vuelve tan importante como la capacidad de ver.

Estuve en conversación con el equipo de Touchlab para entender cómo pasar de piloto a producción de una manera realista.

• ¿Por qué necesitan los robots la sensación táctil y cómo está trabajando Touchlab para lograrlo?

La visión por computadora permite predecir, pero el tacto lo corrobora. Sin retroalimentación táctil, la robótica permanece en una paradoja clásica: una máquina puede resolver ecuaciones complejas en milisegundos, pero tiene dificultades para agarrar una fresa, manipular instrumentos médicos blandos o girar una válvula sin aplastar o dejar caer el objeto. Sin sensación, un robot está privo de tacto.

Touchlab propone una piel electrónica biomimética que, incluso siendo más delgada que la piel humana, mide fuerzas tridimensionales, dirección y presión en tiempo real. Crucialmente, detecta el deslizamiento incipiente: el robot percibe que un objeto está a punto de resbalar antes de que se caiga, permitiendo ajustes de agarre instantáneos, en menos de un milisegundo, similares al sistema somatosensorial humano.

• Probé la tecnología en Future Lab… Intenté controlar un brazo robótico con retroalimentación háptica y resultó algo torpe por los cables y las limitaciones. ¿Por qué es tan difícil lograr un movimiento más suave?

La teleoperación es un acto de equilibrio ingenieril clásico. En primer lugar, existe una curva de aprendizaje natural: controlar un brazo robótico de alta libertad a través de un guante háptico no resulta siempre intuitivo desde el primer intento. Normalmente requiere algo de tiempo de práctica y memoria muscular para captar las dinámicas subtensoriales de fuerza.

En segundo lugar, las demostraciones en vivo en eventos de alto tráfico, como Future Lab, imponen restricciones de hardware: para que cientos de visitantes con tamaños de mano distintos participen de forma segura, se requieren configuraciones universales, rigs robustos y cableado resistente.

A largo plazo, la hoja de ruta propone eliminar por completo los trajes de operador voluminosos y atados. Integrando la e-skin directamente en el robot y emparejándola con IA a bordo, el propio robot gestiona la detección de deslizamiento y la destreza de manera autónoma, reduciendo la necesidad de un operador que use equipamiento físico restrictivo.

• Ahora mismo, ¿cuál es el enfoque para la tecnología propietaria de la punta de dedo del robot? ¿Planean licenciarla o venderla como producto terminado? ¿Cómo lidiarán con distintas arquitecturas robóticas?

Cualquier plataforma robótica es única: desde un humanoide desplegado en entornos industriales peligrosos hasta un cobot que asiste a enfermeras en hospitales. Touchlab está en una posición privilegiada para diseñar, desarrollar y fabricar dispositivos táctiles a medida para arquitecturas OEM específicas.

Al mismo tiempo, ofrecen componentes táctiles estandarizados y de coste efectivo, ya integrados (tanto electrónica como mecánicamente) con una amplia variedad de end-effectors robóticos populares. Proporcionan descuentos por volumen junto a programas de colaboración y préstamos de hardware para empresas de robótica afines a su visión. En los últimos siete años, se han vuelto expertos en generar integraciones fiables de forma rápida para satisfacer requerimientos diversos.

• ¿Cuáles son, actualmente, las mayores barreras tecnológicas que enfrenta Touchlab? ¿Cómo se visualiza el objetivo final y será posible digitalizar nuestra mayor piel?

Nuestra visión final es que la tecnología táctil de Touchlab se vuelva tan ubicua como los sensores MEMS: integrada en cada robot comercial que interactúe con objetos y personas. Imaginamos una cobertura táctil completa de “dedo a pie” impulsada por edge computing y software de orquestación táctil que imite el sistema somatosensorial humano.

En cuanto a barreras: el desafío no es solo técnico; es también acelerar la adopción en mercados occidentales para hardware de transformación profunda. Aunque digitalizar la piel humana a gran escala presenta retos de fabricación y durabilidad, Touchlab ya puede entregar sensores que igualan o superan la resolución espacial, la frecuencia de lectura y la sensibilidad humanas. La tarea real es empaquetar esa capacidad en formatos robustos y rentables listos para el despliegue en masa.

• ¿Cómo está Touchlab diseñando la interfaz de usuario para reducir la fatiga del operador durante turnos prolongados?

Nos enfocamos en la autonomía compartida. En lugar de obligar a un humano a sentir y ajustar cada vector de fuerza micro, nuestra e-skin maneja reflejos de bajo nivel (como evitar deslizamientos) localmente en el robot. El operador humano dirige tareas de nivel superior, mientras que el sistema táctil del robot mantiene el agarre óptimo de forma autónoma, reduciendo significativamente la tensión física y la fatiga cognitiva.

• La e-skin genera grandes volúmenes de datos. ¿Cómo gestionan el ancho de banda y la transferencia de red sin sobrecargar los sistemas?

La alta densidad de sensores no implica automáticamente datos más útiles y, a menudo, incrementa la robustez del hardware. En productos comerciales, optimizamos la densidad espacial y temporal para tareas de manipulación, manteniendo las cargas de datos ligeras.

Para I+D avanzado, utilizamos computación distribuida en el borde y estamos explorando muestreo asíncrono basado en eventos en la sensorización táctil (similar a las cámaras de visión basada en eventos). Como nuestra e-skin no depende de flujos de datos basados en imágenes, opera con latencia muy baja y con un ancho de banda de red moderado, lo que hace que la teleoperación a distancia sea sorprendentemente eficiente.

• Como la e-skin puede identificar objetos y texturas, ¿qué protocolos protegen la seguridad y la privacidad de los datos táctiles?

Los datos táctiles por sí solos no contienen información de identificación personal. Sin embargo, cuando se integran con vídeo, audio y LiDAR, la seguridad de datos multimodales se vuelve crítica.

Por ejemplo, durante nuestra implementación con el robot médico Valkky en un hospital finlandés, todos los datos transmitidos a través de redes hospitalarias estuvieron estrictamente encriptados. Los datos multimodales identificables permanecieron en sistemas locales aislados (air-gapped) y fueron anonimizados antes de ser procesados para investigación o análisis del sistema.

• La e-skin suele verse como una tecnología de alto costo. ¿Cuál es la hoja de ruta para abaratar su producción en robótica comercial?

Al igual que en los primeros días de la industria automotriz, la tecnología revolucionaria suele entrar al mercado a un precio premium antes de escalar. Aunque Touchlab es capaz de producir una densidad de sensor de especificación humana hoy, desplegar ese nivel de complejidad en todas las plataformas sería prohibitivo.

Nuestra estrategia se centra en una ingeniería pragmática: ofrecer sensado táctil ajustado exactamente a los requerimientos reales de las tareas a un precio accesible. Colaboramos activamente con organismos de la industria para establecer métricas de rendimiento estandarizadas para los datos táctiles, con el objetivo de reducir los costos de fabricación y convertir la e-skin en una base estándar para toda la robótica comercial.