Ni reloj ni pulsera: unas gafas inteligentes de Northwestern convierten el parpadeo en electricidad y miden el pulso con sensores que gastan solo 4,1 microvatios

• Adrián Villellas @AdrianVillellas
• Ingeniero informático, divulgador y creador de contenido tecnológico desde 2017, escribiendo para blogs y medios tanto en español como en inglés.
• • 15/10/2026 22:00
  • Actualizado: 15/10/2026 22:00

Cada vez que una persona parpadea con estas gafas puestas, una lámina flexible escondida en el puente de la nariz se aprieta contra otra y genera una señal de entre 200 y 500 milivoltios. Esa misma presión es la energía que usa el sensor para registrar el parpadeo.

El prototipo se llama GlassTENG y lo han desarrollado ingenieros de la Universidad Northwestern, en Evanston (Illinois, Estados Unidos). Según la nota de la universidad, publicada el 12 de octubre, sus tres sensores consumen 4,1 microvatios entre todos, miden el pulso y reconocen gestos de la cara como apretar la mandíbula o levantar las cejas.

Unas gafas que leen el pulso y la mandíbula

El trabajo lo dirigió Nivedita Arora, profesora adjunta de Ingeniería Eléctrica y de Computadores y de Informática en la Escuela de Ingeniería McCormick de Northwestern, donde dirige el laboratorio VAK Embodied Systems. Los primeros autores son Raj Dave, Jovanis Prodanich y Yung-ching Lai, estudiantes de máster de ese mismo laboratorio.

«La cara humana es una mina de oro de datos de salud, lo que convierte a las gafas de uso diario en el wearable perfecto», explicó Arora en la nota de Northwestern. «Por lo general, los wearables registran datos de salud, como la frecuencia cardiaca, a través de la muñeca. Pero la gente tiene que acordarse de llevar esos dispositivos y de quitárselos para recargarlos».

La investigadora añadió que el proyecto parte de un dato sencillo. «Nuestra idea se basa en que la mitad de la población ya lleva gafas. Podemos convertir esas gafas en wearables sin pedir a la gente que cambie sus hábitos y comportamientos», dijo. En el estudio, los autores recuerdan que más de 4.000 millones de personas llevan gafas a diario.

Vídeo de Northwestern sobre las gafas GlassTENG y sus sensores alimentados por los movimientos de la cara. Vídeo: Northwestern University

La electricidad estática hace el trabajo

El corazón de las gafas son tres dispositivos tan finos como una hoja de papel llamados nanogeneradores triboeléctricos (TENG, por sus siglas en inglés). Se basan en el efecto triboeléctrico, el mismo que carga de electricidad estática un globo frotado contra el pelo.

Cuando dos materiales distintos se tocan y se separan, pueden pasarse electrones de uno a otro y producir una breve carga eléctrica. Cada sensor de GlassTENG tiene capas de plata, de un plástico fluorado (FEP) y de silicona (PDMS) que se juntan y se separan con los movimientos de la cara.

«Cuando las capas se tocan y se separan, generan un voltaje diminuto», explicó Arora. «Eso significa que el propio movimiento que se mide aporta la energía mecánica necesaria para alimentar su detección. Dicho de otro modo, un parpadeo ayuda a alimentar el sensor que detecta el parpadeo».

Tres sensores repartidos por la montura

El equipo colocó los sensores en tres puntos de la montura. El primero va en el puente de la nariz, junto a la arteria angular y los músculos que rodean los ojos, y capta el pulso, los parpadeos y el movimiento de las cejas.

El segundo se apoya cerca de la sien, sobre la arteria temporal superficial, y recoge el pulso y los movimientos de la mandíbula. El tercero queda más cerca de la oreja, sobre el músculo temporal, y detecta la masticación y el apretar de dientes.

Cada gesto produce una señal de intensidad distinta. Según la nota, el pulso arterial, la fuerza más débil que se probó, generó entre 50 y 100 milivoltios; los parpadeos y las cejas, entre 200 y 500 milivoltios, y los movimientos fuertes de la mandíbula, hasta 1,5 voltios. «Estas diferencias dan a cada actividad facial su propia firma eléctrica reconocible», señaló Arora.

Un 93,8 % de acierto con 20 voluntarios

Para probar el sistema, 20 participantes (11 mujeres y 9 hombres, la mitad usuarios habituales de gafas) parpadearon con fuerza, levantaron las cejas, apretaron los dientes, los hicieron chocar entre sí, comieron y hablaron con el prototipo puesto. Un algoritmo de aprendizaje automático analizó después las señales para adivinar qué estaba haciendo cada persona.

El modelo acertó en el 93,8 % de los casos. Según el estudio, el parpadeo y el golpeteo de dientes alcanzaron un 99 % de acierto, y apretar la mandíbula, un 96 %.

En una segunda prueba, diez de los voluntarios estuvieron sentados y en reposo durante cinco minutos con una banda de pecho Polar H10 como referencia. Las gafas calcularon la frecuencia cardiaca con un error medio de 1,82 pulsaciones por minuto, medida en ventanas de 30 segundos, escriben los autores en el artículo científico.

«Una de las posibilidades más emocionantes es usar esta tecnología para convertir los comportamientos inconscientes en oportunidades para un comportamiento con sentido», dijo Nabil Alshurafa, coautor del estudio y profesor asociado de Medicina Preventiva, Informática e Ingeniería Eléctrica y de Computadores en Northwestern.

«Imagine unas gafas que reconozcan cuándo alguien aprieta la mandíbula y le sugieran con suavidad que se relaje, o que detecten que está comiendo y le animen a ser consciente de sus hábitos», añadió Alshurafa en la nota de la universidad. Apretar o rechinar los dientes sin darse cuenta se conoce como bruxismo, uno de los usos que plantea el equipo.

Un consumo de 4,1 microvatios

Muchos wearables actuales tiran de la batería todo el tiempo, y eso obliga a montar baterías más grandes, más pesadas y que hay que recargar a menudo. Los sensores ópticos de pulso, los de actividad muscular y otros que ya se usan en gafas consumen milivatios de forma continua, según el estudio.

La electrónica que lee los tres sensores de GlassTENG gasta 1,36 microvatios por canal, 4,1 en total. Los autores calculan que, en unas gafas con una batería de 100 miliamperios hora y un microcontrolador de bajo consumo, ese circuito restaría menos de medio minuto de autonomía.

Para el equipo, el siguiente paso es que las gafas procesen los datos por su cuenta. «A largo plazo, queremos hacer el cálculo en el propio dispositivo», explicó Arora. «Si detectara que la persona aprieta la mandíbula, podría avisarle de inmediato para que la relajara. Creo que es solo cuestión de tiempo que las gafas que llevamos a diario puedan vigilar nuestra salud».

Lo que todavía no demuestra el estudio

El prototipo todavía lleva batería. «Este artículo se centra en la etapa de detección y en la adquisición de la señal fisiológica; la recolección de energía y la integración de extremo a extremo totalmente sin batería quedan para trabajos futuros», escriben los autores.

Durante los ensayos, las señales se guardaron en una tarjeta microSD para analizarlas después, aunque la nota de la universidad afirma que el sistema envía los datos por Bluetooth a un móvil o una tableta, algo que el estudio no describe ni pone a prueba. Las gafas tampoco distinguieron bien hablar de comer. Al hablar solo acertaron el 55 % de las veces, y en el 37 % lo confundieron con comer, por el parecido de los movimientos de la mandíbula.

La medición del pulso se validó con diez personas sentadas y quietas, de modo que falta comprobarla en movimiento y en la vida diaria. El estudio tampoco es un ensayo clínico, y los autores reconocen que hace falta una nueva prueba con una versión más ligera de la montura para medir cómo la acepta la gente. En la encuesta, quienes ya llevaban gafas puntuaron con un 5,4 sobre 7 la probabilidad de usarlas a diario, frente al 3,5 de quienes no las usan.

El interés por los wearables de salud no para de crecer, desde la pulsera de salud sin pantalla que prepara Apple hasta las gafas inteligentes de Meta. La idea de aprovechar la energía del propio cuerpo también tiene precedentes, como la linterna sin pilas que funciona con el calor de la mano.

«El futuro no son solo wearables que nos dicen lo que hemos hecho, sino wearables que nos ayudan a reconocer y cambiar lo que estamos haciendo en ese momento», resumió Alshurafa.

El estudio se ha publicado en las actas del Simposio Internacional de Computadores Vestibles 2026 de la ACM (Proceedings of the 2026 ACM International Symposium on Wearable Computers), y el texto completo puede leerse en arXiv.

Crédito de la imagen: Northwestern University.