Un equipo de investigadores del Instituto Polit\u00e9cnico de Worcester (WPI, por sus siglas en ingl\u00e9s) est\u00e1 desarrollando peque\u00f1os drones inspirados en los murci\u00e9lagos, capaces de operar en condiciones extremas donde los modelos tradicionales fallan. Estos diminutos robots a\u00e9reos, que caben en la palma de una mano, podr\u00edan revolucionar las misiones de b\u00fasqueda y rescate en escenarios oscuros, con humo, niebla o tormentas.<\/p>\n\n\n\n
\u201cCuando hay un terremoto o un tsunami, lo primero que se cae es el tendido el\u00e9ctrico. Muchas veces es de noche, y no puedes esperar hasta la ma\u00f1ana siguiente para rescatar sobrevivientes\u201d, explic\u00f3 Nitin Sanket, profesor asistente de ingenier\u00eda rob\u00f3tica y l\u00edder del proyecto. \u201cAs\u00ed que miramos a la naturaleza. \u00bfExiste una criatura que realmente pueda hacer esto? La respuesta fue el murci\u00e9lago\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Inspirados en la ecolocalizaci\u00f3n \u2014la capacidad de los murci\u00e9lagos para orientarse mediante el sonido reflejado\u2014, Sanket y su equipo desarrollan drones equipados con sensores ultras\u00f3nicos similares a los que usan los grifos autom\u00e1ticos de los ba\u00f1os p\u00fablicos. Estos sensores emiten pulsos de alta frecuencia y analizan los ecos para detectar obst\u00e1culos y navegar incluso en la oscuridad total.<\/p>\n\n\n\n
Durante una demostraci\u00f3n reciente, uno de estos drones evit\u00f3 colisiones con paredes transparentes en una habitaci\u00f3n llena de niebla artificial y con muy poca luz. \u201cActualmente, los robots de b\u00fasqueda y rescate son principalmente operativos a plena luz del d\u00eda\u201d, se\u00f1al\u00f3 Sanket. \u201cPero las misiones reales suelen ocurrir en entornos peligrosos, confusos y muchas veces a oscuras\u201d.<\/p>\n\n\n\n
El proyecto, financiado por la Fundaci\u00f3n Nacional de Ciencias de Estados Unidos, busca crear drones econ\u00f3micos, energ\u00e9ticamente eficientes y lo suficientemente peque\u00f1os como para desplegarse en enjambres aut\u00f3nomos. Esta visi\u00f3n coincide con la de otros investigadores, como Ryan Williams, profesor asociado en Virginia Tech, quien trabaja en sistemas de drones capaces de coordinarse entre s\u00ed y decidir de manera independiente d\u00f3nde buscar v\u00edctimas.<\/p>\n\n\n\n
Williams explic\u00f3 que su equipo ha usado datos de miles de casos de personas desaparecidas para entrenar modelos predictivos que gu\u00eden a los drones hacia las zonas m\u00e1s probables de hallazgo. \u201cQueremos que los drones trabajen junto a los equipos humanos, aprendiendo c\u00f3mo se comporta una persona perdida en el bosque\u201d, coment\u00f3.<\/p>\n\n\n\n
No obstante, el camino hacia drones tan sofisticados no est\u00e1 exento de desaf\u00edos. El ruido de las h\u00e9lices, por ejemplo, interfiere con las se\u00f1ales ultras\u00f3nicas, por lo que el equipo del WPI ha tenido que dise\u00f1ar carcasas impresas en 3D y usar inteligencia artificial para filtrar y procesar los sonidos con mayor precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Aun con estos avances, Sanket reconoce que la naturaleza sigue siendo insuperable: \u201cLos murci\u00e9lagos son asombrosos. Pueden detectar algo tan peque\u00f1o como un cabello humano desde varios metros de distancia. Nosotros todav\u00eda estamos muy lejos de lograr eso, pero el objetivo es acercarnos cada vez m\u00e1s para que alg\u00fan d\u00eda estos robots puedan salvar vidas en el mundo real\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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