Este robot puede detectar daños en su cuerpo, curarse a sí mismo e incluso alejarse del peligro

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Los investigadores instalaron SHeaLDS -guías luminosas autorreparadoras para la detección dinámica- en un robot blando parecido a una estrella de mar de cuatro patas y equipado con control de retroalimentación. Después de que los investigadores perforaran una de sus patas, el robot fue capaz de detectar el daño y autocurar los cortes. Crédito: Universidad de Cornell
Los investigadores instalaron SHeaLDS -guías luminosas autorreparadoras para la detección dinámica- en un robot blando parecido a una estrella de mar de cuatro patas y equipado con control de retroalimentación. Después de que los investigadores perforaran una de sus patas, el robot fue capaz de detectar el daño y autocurar los cortes. Crédito: Universidad de Cornell

Si los robots van a aventurarse en un entorno remoto al que los humanos no pueden llegar, como las profundidades submarinas o el lejano espacio exterior, no sólo necesitarán energía y un medio para llegar hasta allí, sino también cuidarse bien.

Con ese fin, un equipo de ingenieros de la Universidad de Cornell ha combinado sensores ópticos con un material compuesto para crear un robot blando capaz de detectar cuándo y dónde se ha dañado, y luego curarse en el acto.


"Nuestro laboratorio siempre está intentando hacer robots más resistentes y ágiles, para que funcionen más tiempo con más capacidades", explica Rob Shepherd, profesor asociado de ingeniería mecánica y aeroespacial en Cornell Engineering. "La cuestión es que si haces que los robots funcionen durante mucho tiempo, van a acumular daños. Entonces, ¿cómo podemos permitirles reparar o hacer frente a esos daños?".

Para que se produzca esa reparación, el robot debe ser capaz de identificar primero que hay, de hecho, algo que necesita ser arreglado.

Durante años, el laboratorio de robótica orgánica de Shepherd ha utilizado sensores de fibra óptica extensibles para hacer que los robots blandos y sus componentes -desde la piel hasta la tecnología vestible- sean lo más ágiles y prácticos posible. En los sensores de fibra óptica, la luz de un LED se envía a través de una guía de ondas ópticas y un fotodiodo detecta los cambios de intensidad del haz para determinar cuándo se deforma el material. Una de las virtudes de esta tecnología es que las guías de onda siguen siendo capaces de propagar la luz si se perforan o cortan.

El equipo de investigación combinó los sensores con un elastómero de urea y poliuretano que incorporaba enlaces de hidrógeno, para una rápida curación, e intercambios de disulfuro, para mayor resistencia. El SHeaLDS resultante -guías luminosas autorregenerables para la detección dinámica- proporciona una detección dinámica fiable a grandes tensiones sin deriva ni histéresis, es resistente a los pinchazos y se autorregenera de los cortes a temperatura ambiente sin intervención externa.

Para probar la tecnología, los investigadores instalaron el SHeaLDS en un robot blando parecido a una estrella de mar de cuatro patas y lo equiparon con control de retroalimentación. El cuadrúpedo blando protegido por SHeaLDS fue capaz de detectar y autocurarse de daños extremos (por ejemplo, seis cortes en una pata) en aproximadamente un minuto. También podía vigilar y adaptar su marcha en función del estado del daño de forma autónoma mediante control de retroalimentación. El material es resistente, pero no indestructible.

"Tiene propiedades similares a las de la carne humana", explica Shepherd. "No se curan bien las quemaduras, el ácido o el calor, porque cambian las propiedades químicas. Pero podemos curar bien los cortes".

Shepherd planea integrar el SHeaLDS con algoritmos de aprendizaje automático que reconozcan eventos táctiles para crear finalmente "un robot muy resistente que tenga una piel autorreparable pero que utilice la misma piel para sentir su entorno y poder hacer más tareas."

Fuentes, créditos y referencias:

Hedan Bai et al, Autonomous self-healing optical sensors for damage intelligent soft-bodied systems, Science Advances (2022). DOI: 10.1126/sciadv.abq2104

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