Por: Laura Marcos
Mide 3 centímetros, pesa 80 miligramos y su programación imita el funcionamiento del cerebro de estos pequeños animales invertebrados.
En un futuro no muy lejano, cada vez que veamos una mosca remoloneando por una sala, tal vez tengamos que preguntarnos si se trata en realidad de un insecto, o de un robot.
Un grupo de ingenieros de la Universidad de Cornell, en Nueva York, ha desarrollado una programación que imita la forma en que funciona el cerebro de un insecto, para elaborar pequeños robots que se comportan como tal.
Usando diminutas sondas de metal con forma de pelo incrustadas en las alas, el robot es capaz de detectar ráfagas de viento y ajustar su vuelo en consecuencia, para planificar su camino y aterrizar, por ejemplo, sobre una flor que se balancea.
Estos pequeños robots insecto podrán usarse, así, para explorar entornos hostiles y complejos con autonomía, dentro y fuera de nuestro planeta.
El primero de su generación, llamado RoboBee, mide solo 3 centímetros y pesa 80 miligramos y está equipado con varios sensores de visión, flujo óptico y movimiento.
Pero, por el momento, RoboBee permanece conectado a una fuente de energía. Los investigadores están trabajando, eso sí, para que pronto nuevas fuentes de energía le conviertan en un robot más autónomo y adaptable a entornos complejos. Todo ello, manteniendo su pequeño tamaño y peso.
La profesora de ingeniería mecánica y aeroespacial y directora del Laboratorio de Sistemas Inteligentes y Controles, Silvia Ferrari, lo ha explicado en un comunicado: “Estamos desarrollando sensores y algoritmos para permitir que RoboBee evite perder el control o, si se bloquea, sobreviva y siga volando”, explica Ferrari.
Así, ni siquiera una ráfaga de viento desorientaría a RoboBee. “Queremos desarrollar controladores de aprendizaje que se puedan adaptar a cualquier situación”, agrega.
Chips inspirados en una red neuronal
La tecnología que ha sido capaz de lograrlo está basada en los llamados chips neuromórficos. A diferencia de los chips informáticos tradicionales, que utilizan el código binario combinando ceros y unos, los chips neuromórficos procesan pucos de corriente eléctrica que ‘disparan’ en combinaciones complejas; de manera similar a como las neuronas lo hacen en el cerebro.
Por si fuera poco, el laboratorio de Ferrari está desarrollando en estos momentos una nueva clase de algoritmos de detección y control basados en eventos que imitan la actividad neuronal, que se implementarían a estos chips neuromórficos.
Gracias a que los chips requieren mucha menos energía que los procesadores tradicionales, los ingenieros pueden introducir más datos en la misma carga útil.
Para acelerar el desarrollo de los algoritmos basados en eventos, un estudiante de doctorado en el laboratorio de Ferrari, Taylor Clawson, desarrolló un simulador virtual que puede predecir con precisión los movimientos de RoboBee durante los vuelos a través de entornos complejos. Para ello, utilizó una programación inspirada en la biología de una red neuronal, que es capaz de aprender a tiempo real.
Además de una mayor autonomía y resistencia, Ferrari añade que su laboratorio planea ayudar a equipar a RoboBee con nuevos microdispositivos como una cámara, antenas expandidas para retroalimentación táctil, sensores de contacto en los pies del robot y sensores de flujo de aire, con el aspecto de pequeños pelos.
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