I ricercatori stanno costruendo sensori ispirati ai ragni nei gusci di droni e auto autonomi in modo che possano rilevare meglio gli oggetti. Credito:Taylor Callery
E se i droni e le auto a guida autonoma avessero il formicolio dei "sensi da ragno" di Spider-Man?
Potrebbero effettivamente rilevare ed evitare meglio gli oggetti, dice Andrés Arrieta, un assistente professore di ingegneria meccanica alla Purdue University, perché elaborerebbero le informazioni sensoriali più velocemente.
Migliori capacità di rilevamento permetterebbero ai droni di navigare in ambienti pericolosi e alle auto di prevenire incidenti causati da errori umani. L'attuale tecnologia dei sensori all'avanguardia non elabora i dati abbastanza velocemente, ma la natura sì.
E i ricercatori non dovrebbero creare un ragno radioattivo per dare alle macchine autonome capacità di rilevamento da supereroi.
Anziché, I ricercatori della Purdue hanno costruito sensori ispirati ai ragni, pipistrelli, uccelli e altri animali, i cui veri sensi di ragno sono terminazioni nervose collegate a neuroni speciali chiamati meccanocettori.
Le terminazioni nervose, i meccanosensori, rilevano ed elaborano solo le informazioni essenziali per la sopravvivenza di un animale. Vengono sotto forma di capelli, ciglia o piume.
"C'è già un'esplosione di dati che i sistemi intelligenti possono raccogliere e questa velocità sta aumentando più velocemente di quanto i computer convenzionali sarebbero in grado di elaborare, " disse Arrieta, il cui laboratorio applica i principi della natura alla progettazione delle strutture, che vanno dai robot alle ali degli aerei.
"La natura non deve raccogliere tutti i dati; filtra ciò di cui ha bisogno, " Egli ha detto.
Molti meccanosensori biologici filtrano i dati, le informazioni che ricevono da un ambiente, in base a una soglia, come variazioni di pressione o temperatura.
In natura, I "sensi di ragno" sono attivati da una forza associata a un oggetto in avvicinamento. I ricercatori stanno dando alle macchine autonome la stessa capacità attraverso sensori che cambiano forma quando sollecitati da un livello di forza predeterminato. Credito:ETH Zürich immagini/Hortense Le Ferrand
I meccanosensori pelosi di un ragno, Per esempio, si trovano sulle sue gambe. Quando la tela di un ragno vibra a una frequenza associata alla preda o al compagno, i meccanosensori lo rilevano, generando un riflesso nel ragno che poi reagisce molto rapidamente. I meccanosensori non rileverebbero una frequenza inferiore, come quella della polvere sul web, perché non è importante per la sopravvivenza del ragno.
L'idea sarebbe quella di integrare sensori simili direttamente nel guscio di una macchina autonoma, come un'ala di aeroplano o il corpo di un'auto. I ricercatori hanno dimostrato in un articolo pubblicato su ACS Nano che i meccanosensori ingegnerizzati ispirati ai peli dei ragni potrebbero essere personalizzati per rilevare forze predeterminate. Nella vita reale, queste forze sarebbero associate a un determinato oggetto che una macchina autonoma deve evitare.
Ma i sensori che hanno sviluppato non si limitano a rilevare e filtrare a una velocità molto elevata, ma calcolano anche, e senza bisogno di alimentazione.
"Non c'è distinzione tra hardware e software in natura; è tutto interconnesso, " ha detto Arrieta. "Un sensore ha lo scopo di interpretare i dati, così come raccoglierlo e filtrarlo."
In natura, una volta che un particolare livello di forza attiva i meccanocettori associati al meccanosensore peloso, questi meccanocettori calcolano le informazioni passando da uno stato all'altro.
Purdue ricercatori, in collaborazione con la Nanyang Technology University di Singapore e l'ETH Zürich, progettato i loro sensori per fare lo stesso, e utilizzare questi stati on/off per interpretare i segnali. Una macchina intelligente reagirebbe quindi in base a ciò che questi sensori calcolano.
Questi meccanosensori artificiali sono in grado di rilevare, filtraggio e calcolo molto rapidamente perché sono rigidi, disse Arrieta. Il materiale del sensore è progettato per cambiare rapidamente forma quando attivato da una forza esterna. Il cambiamento di forma fa sì che le particelle conduttive all'interno del materiale si avvicinino l'una all'altra, che quindi consente all'elettricità di fluire attraverso il sensore e trasportare un segnale. Questo segnale informa su come il sistema autonomo dovrebbe rispondere.
"Con l'aiuto di algoritmi di apprendimento automatico, potremmo addestrare questi sensori a funzionare autonomamente con il minimo consumo di energia, " ha detto Arrieta. "Non ci sono inoltre barriere alla produzione di questi sensori per essere in una varietà di formati."
