Los relojes inteligentes llevan años contando pasos, registrando pulsaciones y detectando determinados ejercicios. Sin embargo, existe algo que aparentemente se les escapa: saber qué está haciendo el resto del cuerpo. Un reloj colocado en la muñeca puede reconocer el movimiento del brazo, pero no tiene una manera sencilla de determinar si estamos flexionando las rodillas, inclinando la espalda o realizando correctamente una sentadilla. Hasta ahora, conseguir ese nivel de seguimiento requería habitualmente cámaras, sensores adicionales o dispositivos especializados.
Un equipo de la Universidad de Cornell, en Estados Unidos, acaba de demostrar que un reloj inteligente convencional puede reconstruir los movimientos de todo el cuerpo utilizando únicamente su altavoz, su micrófono y una pequeña inteligencia artificial. No necesita cámaras ni modificaciones físicas. Su secreto es una tecnología semejante a la que utilizan los murciélagos para orientarse en la oscuridad.
El sistema se llama EchoMotion y sus resultados fueron difundidos el 11 de noviembre de 2026 por la universidad. Durante los experimentos, consiguió localizar 12 articulaciones del cuerpo humano con un error medio de aproximadamente 6,1 centímetros después de una breve calibración.
Un reloj que funciona como el sonar de un murciélago
La tecnología fue desarrollada por el laboratorio Smart Computer Interfaces for Future Interactions (SciFi Lab), dirigido por Cheng Zhang. El principio es relativamente sencillo: el altavoz del reloj emite ondas ultrasónicas, sonidos de frecuencias que las personas normalmente no pueden escuchar. Estas ondas rebotan contra brazos, piernas y otras partes del cuerpo antes de regresar al micrófono.
Cada movimiento modifica ligeramente el patrón de los ecos. Una red neuronal entrenada para reconocer esas diferencias consigue traducir las señales acústicas en una representación tridimensional de la postura corporal. Para desarrollar el sistema, los investigadores construyeron primero un prototipo impreso en 3D con dos pares de altavoces y micrófonos. Después recopilaron información de diez voluntarios mientras realizaban 18 ejercicios diferentes.
La IA aprendió a relacionar esos ecos con las posiciones de 12 articulaciones, desde la cabeza hasta los tobillos. Los científicos compararon sus predicciones con sistemas de captura de movimiento mediante cámaras para comprobar su precisión. Según explica la Universidad de Cornell, el verdadero desafío consistía en trasladar esa tecnología a relojes comerciales, que normalmente disponen de un único altavoz y micrófono.
Lo probaron en un Galaxy Watch 6 y funcionó sin modificar el dispositivo
Los investigadores probaron EchoMotion con 15 nuevos participantes que utilizaron un Samsung Galaxy Watch 6 sin modificaciones. Inicialmente, el error medio al estimar la posición de cada articulación fue inferior a diez centímetros. Después de una calibración individual de doce minutos, el error se redujo a unos 6,1 centímetros, una precisión prometedora para un sistema que obtiene toda su información desde una sola muñeca.
El mismo modelo de inteligencia artificial también funcionó en un Galaxy Watch 7 y un Google Pixel Watch 3 sin necesidad de volver a entrenarlo. Otra ventaja fue el consumo energético. El sistema experimental necesitó aproximadamente 12 milivatios durante la detección, unas 40 veces menos que una cámara corporal de referencia. En una prueba de media hora, el Galaxy Watch 6 consumió entre un 5% y un 6% de su batería.
Los resultados aparecen en el estudio EchoMotion: Towards Full-Body Pose Tracking with a Single Smartwatch Using Active Acoustic Sensing, presentado el 13 de octubre en la conferencia UbiComp/ISWC de Shanghái.
El siguiente paso podría cambiar cómo entrenamos y hacemos rehabilitación
El equipo también realizó pruebas en una habitación pequeña, un pasillo estrecho y junto a una carretera con ruido. Los muebles y los sonidos ambientales no impidieron el funcionamiento del sistema, aunque la precisión disminuyó ligeramente cuando otras personas generaban ecos adicionales.
Esta limitación será importante si la tecnología termina utilizándose en gimnasios o espacios concurridos. Aun así, los investigadores consideran que podría convertirse en una herramienta para controlar ejercicios, corregir posturas y seguir procesos de rehabilitación física sin instalar cámaras en el entorno.
La privacidad representa otra de sus posibles ventajas. Al analizar ecos acústicos en lugar de imágenes, el dispositivo evita grabar visualmente a las personas cercanas, aunque eso no elimina todas las cuestiones relacionadas con el tratamiento de datos.
EchoMotion todavía es un prototipo de investigación y no una función disponible para descargar en los relojes comerciales. Pero demuestra algo significativo: parte del hardware necesario para seguir nuestros movimientos ya está presente en dispositivos que millones de personas llevan en la muñeca. Lo que faltaba era enseñarle a una inteligencia artificial a interpretar sus ecos.
