Los investigadores están construyendo sensores inspirados en arañas en las carcasas de drones y automóviles autónomos para que puedan detectar mejor los objetos. Crédito:Taylor Callery
¿Qué pasaría si los drones y los coches autónomos tuvieran los hormigueantes "sentidos arácnidos" de Spider-Man?
De hecho, podrían detectar y evitar mejor los objetos, dice Andrés Arrieta, profesor asistente de ingeniería mecánica en la Universidad de Purdue, porque procesarían la información sensorial más rápido.
Mejores capacidades de detección permitirían que los drones naveguen en entornos peligrosos y que los automóviles eviten accidentes causados por errores humanos. La tecnología de sensores de vanguardia actual no procesa los datos con la suficiente rapidez, pero la naturaleza sí.
Y los investigadores no tendrían que crear una araña radiactiva para dar a las máquinas autónomas capacidades de detección de superhéroes.
En lugar de, Los investigadores de Purdue han construido sensores inspirados en arañas, murciélagos pájaros y otros animales, cuyos verdaderos sentidos de araña son terminaciones nerviosas vinculadas a neuronas especiales llamadas mecanorreceptores.
Las terminaciones nerviosas, los mecanosensores, solo detectan y procesan información esencial para la supervivencia de un animal. Vienen en forma de cabello, cilios o plumas.
"Ya existe una explosión de datos que los sistemas inteligentes pueden recopilar, y esta tasa está aumentando más rápido de lo que la computación convencional podría procesar". "dijo Arrieta, cuyo laboratorio aplica los principios de la naturaleza al diseño de estructuras, desde robots hasta alas de aviones.
"La naturaleza no tiene que recopilar todos los datos; filtra lo que necesita, " él dijo.
Muchos mecanosensores biológicos filtran los datos, la información que reciben de un entorno, de acuerdo con un umbral, como cambios de presión o temperatura.
En naturaleza, Los 'sentidos de las arañas' son activados por una fuerza asociada con un objeto que se acerca. Los investigadores están dando a las máquinas autónomas la misma capacidad a través de sensores que cambian de forma cuando se les solicita un nivel predeterminado de fuerza. Crédito:ETH Zürich images / Hortense Le Ferrand
Mecanosensores peludos de una araña, por ejemplo, se encuentran en sus patas. Cuando una telaraña vibra a una frecuencia asociada con una presa o un compañero, los mecanosensores lo detectan, generando un reflejo en la araña que luego reacciona muy rápidamente. Los mecanosensores no detectarían una frecuencia más baja, como el del polvo en la web, porque no es importante para la supervivencia de la araña.
La idea sería integrar sensores similares directamente en la carcasa de una máquina autónoma, como el ala de un avión o la carrocería de un automóvil. Los investigadores demostraron en un artículo publicado en ACS Nano que los mecanosensores diseñados inspirados en los pelos de las arañas podrían personalizarse para detectar fuerzas predeterminadas. En la vida real, estas fuerzas estarían asociadas con cierto objeto que una máquina autónoma necesita evitar.
Pero los sensores que desarrollaron no solo detectan y filtran a una velocidad muy rápida, también computan, y sin necesidad de fuente de alimentación.
"No hay distinción entre hardware y software en la naturaleza; todo está interconectado, ", Dijo Arrieta." Un sensor está destinado a interpretar datos, así como recopilarlo y filtrarlo ".
En naturaleza, una vez que un nivel particular de fuerza activa los mecanorreceptores asociados con el mecanosensor peludo, estos mecanorreceptores calculan la información cambiando de un estado a otro.
Investigadores de Purdue, en colaboración con la Universidad Tecnológica de Nanyang en Singapur y ETH Zürich, diseñaron sus sensores para hacer lo mismo, y utilizar estos estados on / off para interpretar señales. Entonces, una máquina inteligente reaccionaría de acuerdo con lo que calculan estos sensores.
Estos mecanosensores artificiales son capaces de detectar, filtrar y calcular muy rápidamente porque son rígidos, Dijo Arrieta. El material del sensor está diseñado para cambiar rápidamente de forma cuando se activa mediante una fuerza externa. El cambio de forma hace que las partículas conductoras dentro del material se acerquen unas a otras, que luego permite que la electricidad fluya a través del sensor y lleve una señal. Esta señal informa cómo debe responder el sistema autónomo.
"Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático, podríamos entrenar estos sensores para que funcionen de forma autónoma con un consumo mínimo de energía, ", Dijo Arrieta." Tampoco hay barreras para fabricar estos sensores en una variedad de tamaños ".
