Murciélagos de frutas no son las primeras palabras que te vienen a la mente cuando piensas en autos sin conductor. Pero en sus incursiones nocturnas en busca de frutas y néctar, resuelven rutinariamente muchos de los desafíos de ingeniería que han estancado los esfuerzos para desarrollar vehículos autónomos seguros, confiables y eficientes.

El sistema de navegación de los murciélagos fue diseñado por el mejor ingeniero del mundo:la evolución. Michael Yartsev, Profesor Asistente de Bioingeniería y Neurociencia, estudia los patrones de cableado y disparo en los cerebros de los murciélagos que la naturaleza ha diseñado para llevarlos de aquí para allá en la oscuridad total. Y sin chocar contra obstáculos ni entre ellos.

El programa Bakar Fellows apoya un nuevo esfuerzo en su laboratorio para traducir las "reglas del camino" neurológicas de los murciélagos en algoritmos computacionales para guiar el desarrollo de sistemas de navegación para automóviles sin conductor.

El Dr. Yartsev describe los principios neurobiológicos que su laboratorio ha descubierto y cómo los conocimientos pueden proporcionar una hoja de ruta para el futuro.

P. ¿Cómo decidiste centrarte en la ecolocalización de murciélagos como modelo para diseñar vehículos autónomos?

R. Empecé a trabajar con murciélagos frugívoros para mi doctorado. En Israel. Estaba interesado en la base neuronal de la representación espacial y la navegación, y los murciélagos de ecolocalización son un sistema maravilloso para explorar esto.

Pueden detectar objetos con una resolución muy fina, mientras vuelan a velocidades de hasta 100 millas por hora. Han desarrollado habilidades superiores para la detección, la percepción y el movimiento precisos, no solo como individuos, sino también como parte de un grupo.

P. ¿Cómo te llevó esta investigación neurocientífica fundamental a los coches sin conductor?

R. Hace unos años, comencé a aprender sobre la industria de los vehículos autónomos y me di cuenta de que podíamos contribuir mucho. Pero solo se volvió realmente práctico con el apoyo de mi Beca Bakar.

P. ¿Son estos murciélagos realmente ciegos como dice el refrán?

R. No, toda la frase "ciego como un murciélago" es incorrecta. Nuestros murciélagos, murciélagos frugívoros egipcios, también tienen un sistema visual muy desarrollado. Son bastante sorprendentes tanto en ecolocalización como en agudeza visual. Utilizan la ecolocalización para navegar de noche.

P. ¿Cómo haces para estudiar murciélagos en la oscuridad?

R. Hemos diseñado salas de vuelo totalmente automatizadas donde los murciélagos pueden volar libremente. Estudiamos sus patrones de sonar usando micrófonos ultrasónicos. Estamos detectando sus propias transmisiones, sus clics de ecolocalización. Todo el sistema es inalámbrico.

P. Ir del punto A al punto B es solo la mitad del desafío para los autos autónomos, ¿no es así?

R. Sí, así es. Los vehículos autónomos necesitan navegar con precisión, pero también deben responder a las condiciones del tráfico, a la proximidad, velocidad y dirección de otros autos sin conductor. Esto es lo que llamamos comportamiento colectivo. La tecnología actual no ha logrado resolver el problema de la comunicación entre vehículos. Los autos son tratados como individuos que navegan por su entorno.

Para estudiar esta capacidad más compleja, podemos hacer que los murciélagos vuelen juntos y naveguen hacia sus objetivos.

P. ¿Qué has aprendido sobre el cableado en sus cerebros que les permite volar a ciegas colectivamente?

R. Esfuerzos recientes en los que nuestro laboratorio ha estado involucrado lograron mapear grandes porciones de la corteza cerebral del murciélago. Hemos podido identificar la ubicación precisa de los centros de señalización y percepción de las neuronas para la ecolocalización. Usando sistemas neurofisiológicos inalámbricos podemos registrar las señales neuronales de esas áreas.

Además, cuando comenzamos a observar el comportamiento neurológico de los murciélagos que interactúan en grupos, nos sorprendió descubrir que tienen un nivel interesante de sincronicidad entre cerebros. Hay un rango de frecuencia particular en la actividad cerebral donde esta sincronía se vuelve más pronunciada.

Presumiblemente, esto proporciona el equilibrio óptimo entre la intensidad de la señal y la velocidad para navegar y comunicarse casi sin problemas. El mismo problema deberá resolverse cuando muchos vehículos autónomos estén en la carretera. Necesitan comunicarse información de manera efectiva entre sí y actualmente no sabemos cuál es la forma más óptima de hacerlo. La evolución podría arrojar una luz importante sobre esto.

P. ¿Cómo podría este hallazgo informar el desarrollo de vehículos autónomos?

R. Puede guiarnos para identificar la mejor frecuencia de sonda, así como la banda de frecuencia óptima para que los automóviles se comuniquen entre sí de la manera más efectiva. Para los automóviles autónomos, no desea un sistema de navegación que tenga una precisión del 95 %. Necesitas 99.99999999%. Necesitas un nivel de precisión de Ferrari, no un auto económico.

Cada dígito por encima del 99% es computacionalmente costoso de desarrollar. Los sensores visuales con ese nivel de precisión serían muy costosos. Pero la identificación visual también es importante Vemos las dos modalidades como complementarias.

P. ¿Cómo ha respondido la industria de los vehículos autónomos a su trabajo?

R. Nunca he trabajado un día de mi vida en la industria. El programa Bakar Fellows me permite tener un intercambio de ideas con los desarrolladores de vehículos autónomos. Puede enfocar nuestra investigación para que realmente podamos hacer una contribución. Sin esa retroalimentación, estaríamos haciendo girar nuestras ruedas.