Las empresas automotrices vienen desarrollando desde hace unos años vehículos autónomos, que sean capaces de usar la inteligencia artificial para conducirse solos, con la única intervención de los usuarios a la hora de elegir el punto de destino.
Algunos de esos vehículos, que parecen sacados de la ciencia ficción, ya han sido probados en ambientes reales con resultados positivos e, incluso, ya se venden algunos. Es el caso del Tesla Model S, que protagonizó en 2016 el primer accidente con víctima mortal de un vehículo con piloto automático.
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Eso demuestra que, aunque se ha avanzado bastante, todavía falta mucho por desarrollar para hacer de estos vehículos completamente seguros, para que las legislaciones de los países permitan su uso masivo. Como parte de ese proceso, un grupo de investigadores de la Universidad de Purdue, en Estados Unidos; la Universidad Tecnológica de Nanyan, en Zingapur, y la ETH de Zúrich, en Suiza, está trabajando en la fabricación de sensores inspirados en la naturaleza, para procesar información de forma más rápida y reaccionar de manera más efectiva y segura, como se explica en un artículo publicado en ACS Nano.
Como se trata de un texto académico, hay muchas cosas técnicas de este desarrollo que no se comprenden completamente. Por esa razón, en la página de la Universidad de Purdue publicaron una nota en la que se explica, en palabras más comunes, de qué se trata el procedimiento en el que están trabajando, que también serviría para desarrollar sensores con ‘sentido arácnido’ (uno de los superpoderes de nuestro amigable vecino Spider-Man) para los drones.
¡Mi sentido arácnido se ha activado!
En ese texto se explica que no solo se están inspirando en las arañas, sino también en murciélagos, aves y otros animales, que tienen unas terminaciones nerviosas vinculadas a neuronas especiales llamadas mecanorreceptores, que vienen en forma de pelos, cilios o plumas, y que solo detectan y procesan información esencial para la supervivencia del animal. En otras palabras, “la naturaleza no tiene que recopilar todos los datos, solo filtra los que necesita”, explicó Andrés Arrieta, profesor asistente de ingeniería mecánica de la Universidad de Purdue.
Por ejemplo, los mecanosensores peludos de las arañas, que se encuentran en sus patas, son capaces de detectar la vibración de su telaraña cuando es producida por una presa, para que reaccione con rapidez, pero no lo hacen cuando la vibración es de frecuencia baja, como una mota de polvo que se posa sobre la telaraña.
De la naturaleza a los cómics, de los cómics a la tecnología
La idea de los investigadores es integrar mecanosensores similares a los de las arañas en la alas de los aviones o en la carrocería de los automóviles, que se puedan personalizar para detectar obstáculos en el camino que el vehículo debe evitar, y diferenciarlos de otros que no necesitan reacción alguna, de una manera más rápida.
La idea es que, como en la naturaleza, los sensores sean capaces de interpretar los datos de forma automática, al instante. “No hay distinción entre hardware y software en la naturaleza, todo está interconectado […] un sensor está diseñado para interpretar datos, como también para recopilarlos y filtrarlos”, explica Arrieta.
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Los mecanosensores artificiales que están creando para los vehículos autónomos son capaces de detectar, filtrar y procesar la información rápidamente debido a que son rígidos. El material está diseñado para cambiar de forma cuando se activa una fuerza externa. Ese cambio de forma hace que las partículas conductoras se acerquen y emitan electricidad que fluye a través del sensor, que lleva una información para que el sistema autónomo responda, de acuerdo con Arrieta.
El investigador agrega: “Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático podríamos entrenar los sensores para que funcionen de forma autónoma con un consumo de energía mínimo”. De esta forma, con una mejor capacidad de detección, sería posible fabricar vehículos autónomos que naveguen por entornos peligrosos, sin causar accidentes ni víctimas mortales, como la que dejó el Tesla Model S en 2016, que no tenía la capacidad para procesar los datos tan rápido como lo hacen la naturaleza o nuestro amigable vecino Spider-Man.
Imágenes: Taylor Callery (vía: Universidad de Purdue)
