Un equipo de investigación de Cornell ha desarrollado una nueva forma de diseñar máquinas complejas a microescala, inspirada en el funcionamiento de las proteínas y los picos de los colibríes.
El artículo del grupo, "Diseño instruido por bifurcación de máquinas multiestado", publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences . El autor principal es Itay Griniasty, becario postdoctoral de Schmidt AI en el laboratorio de Itai Cohen, profesor de física en la Facultad de Artes y Ciencias.
Construir máquinas cada vez más pequeñas no es simplemente una cuestión de reducir el tamaño de los componentes. Mientras que las máquinas macroscópicas suelen estar diseñadas para estar compartimentadas, dividiendo una tarea en pequeñas partes y asignando cada una a una pieza diferente de la máquina, las proteínas (las máquinas microscópicas por excelencia responsables de gran parte de la biología) tienen un diseño diferente. Las tareas a menudo se logran mediante el movimiento coordinado de todos los componentes de la proteína, lo que los hace más resistentes al caos del mundo microscópico.
Anteriormente, el grupo de Cohen ha utilizado principios de origami para fabricar una serie de dispositivos a microescala, desde estructuras autoplegables hasta microrobots andantes, que son innovadores por su tamaño pero relativamente básicos en su función. Agregar funcionalidad a las hojas de origami resulta ser una tarea desafiante.
"Las máquinas que hemos fabricado hasta ahora son muy, muy simples. Pero cuando empezamos a pensar en cómo aumentar la funcionalidad en sistemas que están altamente acoplados, empezamos a darnos cuenta de que cada vez que mueves una parte de la máquina, todas las otras partes se mueven", dijo Cohen. "Es enloquecedor, porque no se puede aislar nada, todo está conectado en estas hojas. Entonces empezamos a preguntarnos cómo se hace esto en el mundo microscópico".
Dijeron que una proteína podría considerarse como una máquina que salta entre estados en respuesta a pequeños cambios de unos pocos parámetros. Los investigadores se inspiraron en un ejemplo de este tipo de funcionalidad a escala macro:el colibrí.
Un estudio de 2010 realizado por Andy Ruina, profesor de Ingeniería Mecánica John F. Carr, mostró cómo el pico de un colibrí puede "abrirse suavemente y luego cerrarse mediante una secuencia apropiada de acciones de flexión y torsión por parte de los músculos de la mandíbula inferior". /P>
Este sistema se explica mediante una idea matemática llamada bifurcación de la cúspide, en la que, dependiendo de las fuerzas ejercidas por los músculos de la mandíbula, el pico puede tener un único estado estable, es decir, cerrado, o dos estados estables, tanto abierto como cerrado. El punto en el que el estado estable único se divide en dos estados estables es la bifurcación de la cúspide.
La ventaja de operar alrededor de una bifurcación de cúspide es que proporciona un par de características de diseño clave. La primera es la protección topológica, que garantiza la coherencia en el rendimiento de un dispositivo, de modo que si los músculos de la mandíbula tiran de manera ligeramente diferente, el pico aún puede abrirse y cerrarse. La segunda es la ventaja de la palanca, que garantiza que los músculos sólo necesiten moverse un poco para activar un gran cambio en el pico. Estos son exactamente los componentes necesarios para lograr el funcionamiento a microescala.
Cohen, Griniasty y sus colaboradores se preguntaron si podrían aumentar el número de estados organizados alrededor de una bifurcación de dos (es decir, abiertos y cerrados) a docenas o posiblemente cientos. Esta extensión permitiría diseñar máquinas que realicen funciones complejas.
"En lugar de combinar funciones compartimentadas, estas capacidades surgirían de todo el objeto", dijo Griniasty. "Es bailar juntos."
Los investigadores reclutaron a Teaya Yang '22 y Yuchao Chen '19, ambos coautores, para crear una prueba de concepto de modelo magnetoelástico a macroescala con una bifurcación de mariposa que permitió que el sistema se rompiera o hiciera una transición suave entre tres estados estables. El modelo constaba de dos paneles, uno de los cuales se movía en un plano mientras que el otro podía girar libremente alrededor de una bisagra fija. Cada panel estaba decorado con nueve imanes que interactuaban entre sí, creando interacciones complejas que recuerdan a las que se encuentran en las proteínas.
Sin embargo, un desafío central fue encontrar un método para diseñar patrones magnéticos que estimularan la bifurcación deseada. Griniasty y David Hathcock, Ph.D. '22 superó el problema desarrollando un algoritmo basado en el trabajo de sistemas dinámicos de John Guckenheimer, el A.R. Bullis Profesor Emérito de Matemáticas (A&S).
"Si intentáramos simplemente adivinar estos patrones magnéticos para generar equilibrios múltiples, nos quedaríamos sin potencia de cálculo", dijo Cohen. "Así que Itay diseñó un algoritmo muy agradable que simplifica la búsqueda."
El siguiente paso será demostrar el concepto a microescala.
"Para una máquina de 100 micrones, como los robots típicos que fabricamos, Itay calculó que podríamos lograr 20 estados separados", dijo Cohen. "Eso es lo que imaginamos que se podría hacer a microescala, una máquina en la que uso un actuador para mover uno de los paneles, y la configuración de toda la máquina podría cambiar entre 20 configuraciones diferentes. Se podría tener una máquina que pudiera, digamos, moverse a través de un líquido, o tal vez realizar una acción de agarre complicada."
Más información: Teaya Yang et al, Diseño instruido por bifurcación de máquinas multiestado, Actas de la Academia Nacional de Ciencias (2023). DOI:10.1073/pnas.2300081120
Información de la revista: Actas de la Academia Nacional de Ciencias
Proporcionado por la Universidad de Cornell
