La forma del agua. ¿Puede decirnos qué impulsa el romance? Entre peces, que podría. Eva Kanso, profesor de Ingeniería Aeroespacial y Mecánica en la Escuela de Ingeniería de Viterbi de la USC, estudia los flujos de fluidos y casi como un experto forense, Kanso, junto con su equipo, está estudiando cómo se transportan las señales acuáticas a través del agua.
Cuando se trata de apareamiento, diminutos crustáceos llamados copépodos son uno de los organismos multicelulares más abundantes, dice Kanso, el becario Zohrab Kaprielian en Ingeniería.
Para localizar a su pareja, Los copépodos machos buscan y siguen el rastro hidrodinámico y químico de la hembra. Los científicos como Kanso creen que los organismos acuáticos transmiten y leen información a través de los movimientos que realizan y las estelas que dejan en el agua. Focas de puerto, por ejemplo, se ha demostrado que siguen la estela de un objeto en movimiento, incluso cuando el sello tiene los ojos vendados e inicialmente una máscara acústica. Los investigadores creen que el flujo de agua codifica un patrón de información, un tipo de lenguaje mediante el cual un organismo puede llamar a otro para aparearse, utilizar para evitar depredadores o incluso en el caso del salmón, comenzar la migración aguas arriba.
Así como la huella de una gaviota en la arena es diferente a la de un humano, Cada cuerpo en movimiento en el agua genera un patrón o estela diferente en función de ciertos factores, como el tamaño del cuerpo que lo creó o la velocidad a la que se mueve (un animal que nada rápido y asustado puede generar una estela distinta por más batido frecuente y más rápido de su cola). A Kanso le gustaría entender cómo se perciben estos patrones de flujo de agua a nivel local, por un organismo o un vehículo bioinspirado, y decodificarlos para determinar qué está sucediendo en el agua a mayor escala.
Usando un modelo de física computacional, Kanso, y los estudiantes de doctorado Brendan Colvert y Mohamad Alsalman, generó varios patrones de flujo de fluidos, luego, usando el aprendizaje automático, entrenó un algoritmo para identificar correctamente estos patrones de fluidos, logrando una precisión del 99 por ciento. Al hacer esto, los investigadores desarrollaron un algoritmo para, en un sentido, imitar una inteligencia sensorial acuática con respecto a los patrones creados en el agua. Es una de las primeras instancias en las que se aplicó el aprendizaje automático para caracterizar patrones en los flujos de fluidos.
¿Por qué eso importa? Considere cómo han evolucionado las tecnologías en función de la forma en que un murciélago genera conciencia de un entorno. Así como los submarinos utilizan ondas de sonar para sondear activamente su entorno, podría haber usos de navegación para el conocimiento de los patrones del agua bajo el mar. Sin GPS, Los vehículos submarinos equipados con sensores entrenados con tales algoritmos podrían, en principio, detectar vehículos de un tamaño y velocidad determinados, conocido por generar ciertos patrones de flujo. De la misma manera, Comprender los patrones que hacen que una estela determinada sea detectable podría ayudar a diseñar vehículos submarinos que dejen estelas poco visibles.
Kanso y su equipo ahora están probando estos algoritmos en datos de la vida real y extendiendo su alcance a redes de sensores distribuidas espacialmente que tienen el potencial de crear mapas más robustos y precisos de los patrones de flujo.
El artículo fue publicado recientemente en Bioinspiración y biomimética .
