Cómo utilizar el poder colectivo de los minirrobots para crear patrones inspirados en la naturaleza. / Imagen de noonexy en Pixabay
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Cómo utilizar el poder colectivo de los minirrobots para crear patrones inspirados en la naturaleza

Los científicos han demostrado que los enjambres de robots diminutos podrían programarse como células para crear formas mediante interacciones con los robos de su entorno.

Imagina un futuro en el que cientos de miles de robots diminutos exploran el lugar después de un desastre natural. Imagina que unos nanorrobots te realizaran una cirugía interna. Puede parecer ciencia ficción, pero un día esta tecnología podría estar disponible gracias a la investigación sobre la implementación de los principios biológicos de la autoorganización en la robótica de enjambres.

Con el apoyo del proyecto SWARM-ORGAN financiado con fondos europeos los científicos han demostrado cómo cientos de minirrobots pueden utilizar los mecanismos genéticos y celulares que rigen la morfogénesis biológica temprana. Sus resultados se publicaron recientemente en la revista Science Robotics.

El artículo explica el concepto: "La morfogénesis permite que millones de células se autoorganicen en estructuras complejas con multitud de formas funcionales durante el desarrollo embrionario. Este proceso surge de las interacciones locales entre células controladas por circuitos genéticos que son idénticos en cada célula, resistentes al ruido intrínseco y adaptables a entornos cambiantes". Como se indica en el artículo, estas características ofrecen una "oportunidad importante para las aplicaciones de la robótica de enjambres, que abarcan desde la construcción hasta la exploración".

En conclusión: "Los resultados muestran enjambres de trescientos robots capaces de crear por sí mismos formas orgánicas y adaptables, resistentes a los daños. Se trata de un paso hacia la aparición de configuraciones de formas funcionales en enjambres de robots siguiendo los principios de ingeniería morfogenética autoorganizada".

TECNOLOGÍA HUMANA INSPIRADA EN LA NATURALEZA

En una nota de prensa de "EurekAlert!" el Dr. James Sharpe jefe de la unidad de Barcelona del Laboratorio Europeo de Biología Molecular dice: "Demostramos que es posible aplicar conceptos de autoorganización de la naturaleza a elementos de la tecnología humana como los robots".

La nota de prensa explica el proceso: "Inspirados en la biología, los robots contienen morfógenos, es decir moléculas virtuales que transportan la información del patrón. Los colores indican la concentración de morfógenos de cada robot: el verde indica valores de concentración muy altos, el azul y el morado indican unos valores más bajos y la ausencia de color indica que el robot no tiene morfógenos".

Los robots transmiten esta información a sus vecinos mediante mensajes infrarrojos. "Esto hace que los robots sean similares a las células biológicas ya que estas también pueden comunicarse solo con las células de su entorno físico. Los enjambres crean formas diversas trasladando los robots de las zonas con baja concentración de morfógenos a zonas con alta concentración de morfógenos llamadas "puntos de Turing" lo que conduce al crecimiento de protuberancias desde el enjambre". En este vídeo pueden verse enjambres creando formas. El equipo de investigación también mostró las capacidades de autocuración de estos robots cuando podían adaptarse al daño.

El proyecto SWARM-ORGAN (A theoretical framework for swarms of GRN-controlled agents which display adaptive tissue-like organisation) finalizó en 2016. Según el sitio web del proyecto su objetivo era "explorar ampliamente un enfoque específico en concreto la utilización de las GRN (redes de regulación genética) como posible método de control para estos sistemas". En el proyecto participó un equipo multidisciplinar con experiencia en campos como la biología de sistemas de desarrollo la informática la robótica morfogenética y la física.


Referencia bibliográfica:

I. Slavkov, et al. 2019. Morphogenesis in robot swarms. Science Robotics. DOI: 10.1126/scirobotics.aau9178

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