Un nuevo modelo de inteligencia artificial desarrollado por equipos de la Universidad de Aalto (Finlandia) y la Universidad de Leipzig (Alemania) permite simular el esfuerzo muscular requerido durante diversas interacciones con teléfonos inteligentes y ofrece por primera vez parámetros objetivos sobre cuán exigentes resultan físicamente los gestos habituales en las pantallas táctiles, según el portal especializado TechXplore.
La herramienta, publicada en las Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, actas científicas internacionales, promete transformar desde el diseño de interfaces hasta las evaluaciones de accesibilidad en dispositivos móviles.
En los datos expuestos en la publicación, el modelo fue capaz de identificar qué gestos resultan más demandantes: los desplazamientos verticales, tanto desde abajo hacia arriba como viceversa, requieren un esfuerzo muscular superior en comparación con otros movimientos habituales en la navegación móvil. Además, el uso de iconos pequeños o accesos ubicados en las esquinas de la pantalla incrementa la dificultad de la interacción, un detalle relevante para optimizar la ergonomía digital.
El sistema Log2Motion: funcionamiento y validación
El sistema, denominado Log2Motion, traduce los registros de actividad táctil en simulaciones de movimiento humano que recrean, hueso a hueso y músculo a músculo, el uso real de una aplicación en tiempo real. Con datos procedentes de estudios previos de captura de movimiento, la simulación permite visualizar cómo una mano digital —con huesos y músculos virtuales— interactúa con el teléfono y calcula variables como velocidad, precisión y esfuerzo biomecánico.
La validez del sistema fue comprobada mediante la comparación de los movimientos generados por el modelo con trayectorias humanas reales registradas en laboratorio. El análisis reveló que las trayectorias, velocidades y dinámicas de las simulaciones son prácticamente indistinguibles de los movimientos humanos; reproducen fielmente la relación entre dificultad de la tarea y tiempo de ejecución, y permiten simular estilos de interacción rápidos o precisos con tasas de error equiparables a las de usuarios reales, de acuerdo con la publicación original.
En los ensayos, se observó que para botones pequeños de 4 mm de diámetro, la tasa de error alcanzó el 42% en gestos rápidos, pero descendió a menos del 9% en modo preciso; para botones de 10 mm, la tasa fue igual o inferior al 2%. Asimismo, el análisis de esfuerzo muscular mostró que los movimientos rápidos presentan picos de fuerza más altos pero consumen menos energía total, mientras que los gestos lentos y precisos requieren mayor esfuerzo acumulado, una tendencia que coincide con la percepción humana de fatiga en tareas repetitivas.
Alcance y utilidad de Log2Motion
Antti Oulasvirta, profesor en la Universidad de Aalto y el ELLIS Institute Finland, resaltó: “Es la primera vez que se desarrolla una herramienta que permite a diseñadores y desarrolladores evaluar rápidamente cuán exigente puede ser una interfaz móvil real”. Hasta ahora, los registros de uso se limitaban a indicar el punto de contacto en la pantalla, sin abordar la comodidad física ni el costo muscular de cada gesto.
Para facilitar la investigación y el desarrollo centrados en el usuario, el modelo Log2Motion puede ejecutarse al principio del proceso de diseño. Así, quienes crean aplicaciones pueden anticipar problemas de ergonomía antes del lanzamiento y adaptar sus propuestas tanto a usuarios promedio como a personas con necesidades específicas, entre ellas quienes presentan temblores, fuerza reducida o utilizan prótesis.
Esta simulación es escalable a situaciones habituales. Oulasvirta puntualizó que “es posible adaptar el modelo Log2Motion para analizar otros escenarios clásicos”, por ejemplo, el caso de una persona tumbada en el sofá, que sostiene el teléfono con una mano y desliza el pulgar con la otra.
Mediante el empleo de esta inteligencia artificial, la investigación busca impulsar que las simulaciones humanas se conviertan en una herramienta estándar para el diseño de interfaces más ergonómicas y agradables. Las proyecciones de los desarrolladores apuntan a que, en el futuro, el modelo podría integrarse con otros métodos de IA para personalizar la experiencia según las necesidades físicas de cada usuario, de acuerdo con el portal especializado.
Publicado por Autor Infobae
