El robot mCLARI fue diseñado para imitar los movimientos de una araña (📷: Heiko Kabutz)
Sin duda, los robots han recorrido un largo camino desde los primeros días de la robótica, cuando se limitaban principalmente a aplicaciones industriales como soldadura y operaciones simples en líneas de montaje. Hoy en día, estas máquinas inteligentes han permeado casi todas las facetas de nuestras vidas, desde entornos domésticos con robots aspiradores hasta complejos vehículos autónomos que circulan por nuestras carreteras.
A pesar de estos avances, diseñar robots que puedan interactuar eficientemente con entornos del mundo real ha demostrado ser un desafío, e incluso los sistemas modernos a menudo dejan mucho que desear. Estos desafíos están llevando cada vez más a los ingenieros a buscar inspiración en la naturaleza. La naturaleza ofrece una gran cantidad de estrategias que brindan soluciones innovadoras para navegar en diversos terrenos, detectar y responder a estímulos ambientales y resolver problemas complejos.
HAMR-Jr se inspiró en la cucaracha (📷: Kaushik Jayaram)
Pero a medida que intentamos copiar estos diseños de la naturaleza, queda muy claro que incluso nuestros robots de mejor rendimiento están muy por detrás de sus homólogos biológicos. Un equipo dirigido por investigadores de la Universidad de Washington quería entender por qué es eso. Después de todo, tenemos algunos sistemas de activación y almacenamiento de energía increíblemente avanzados, entonces, ¿por qué no pueden vencer a la naturaleza en su propio juego? Como primer paso para desentrañar este misterio, observaron de cerca los factores que permiten a los animales correr más rápido que los robots diseñados para imitarlos.
El misterio solo se hizo más profundo a medida que profundizaron en los detalles de los cinco subsistemas críticos que están más involucrados en la carrera, a saber, los subsistemas de potencia, estructura, actuación, detección y control. Al examinar cada componente, descubrieron que el sistema artificial ofrecía un mejor rendimiento. Consideremos, por ejemplo, el subsistema de energía. Una buena batería de iones de litio puede suministrar hasta 10 kilovatios de potencia por kilogramo. Eso es suficiente para poner celoso a un guepardo: el tejido animal sólo puede generar alrededor del 10 por ciento de tanta energía. Se descubrieron hallazgos similares al observar los actuadores. El tejido muscular no puede acercarse al par que puede producir un motor potente.
Después de preguntarse cómo se pueden cuadrar estos hallazgos con la observación de que los animales pueden dar vueltas alrededor de estos robots técnicamente más potentes, los investigadores llegaron a la conclusión de que el problema actual surge de una falta de integración entre los subsistemas. La separación que vemos entre los componentes robóticos simplemente no existe en el mundo natural, donde los sistemas están mucho más integrados. El equipo señala que los músculos de las piernas, por ejemplo, son actuadores que impulsan el cuerpo, pero no lo son. solo actuadores. También tienen la capacidad de generar energía descomponiendo grasas y azúcares, y pueden sentir su entorno mediante el uso de neuronas incrustadas en su interior.
El equipo propuso que, en lugar de dividir los subsistemas en unidades individuales como lo hacemos hoy, deberíamos considerar dividir los sistemas en lo que ellos llaman “subunidades funcionales”. Esto implicaría cambios como mover fuentes de energía y actuadores a las mismas unidades, de modo que funcionen más como tejido biológico. Resolver problemas completos a nivel de sistema como este es un gran desafío, por lo que requeriría una forma completamente nueva de ver el diseño de robots y un nuevo conjunto de herramientas para respaldar su desarrollo. Pero en este momento, esta propuesta no ha sido respaldada por un diseño de robot que realmente supere a los animales, por lo que se necesitarán más validaciones para determinar si este enfoque es el mejor camino a seguir.
2024-05-04 19:12:20
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