Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts han creado un nuevo método para imprimir estructuras de sensores en 3D con propiedades mecánicas ajustables. Para lograr esto, los investigadores comenzaron a imprimir materiales en forma de celosía y en el proceso incorporaron una red de canales llenos de aire en la estructura. Al medir el cambio de presión en estos canales cuando la estructura se comprime, dobla o estira, los ingenieros pudieron obtener información sobre el cambio en la geometría del material.
En el futuro, este método se puede utilizar para crear robots blandos y flexibles con sensores integrados que les permitan comprender su postura y sus movimientos. También se puede usar para producir dispositivos portátiles inteligentes que brindan información sobre cómo una persona se mueve o interactúa con el entorno.
Los investigadores han centrado sus esfuerzos en materiales reticulares que exhiban propiedades mecánicas ajustables. Por ejemplo, cambiar el tamaño o la forma de una celda reticular hace que el material sea más o menos flexible. Si bien los materiales arquitectónicos pueden tener propiedades únicas, integrar sensores en ellos es un desafío dadas las formas a menudo escasas y complejas de los materiales. Colocar los sensores en el exterior del material suele ser una estrategia más sencilla que incrustar los sensores en el interior. Sin embargo, cuando los sensores se colocan externamente, es posible que la retroalimentación que brindan no brinde una descripción completa de cómo se deforma o se mueve el material.
Con base en los resultados, los científicos incorporaron los sensores en una nueva clase de materiales desarrollados para robots blandos motorizados, conocidos como auxéticos de corte manual o HSA. Las HSA se pueden torcer y estirar al mismo tiempo, lo que permite que se utilicen como actuadores blandos efectivos para robots. Pero son difíciles de “detectar” debido a su forma compleja.
El robot creado fue conducido a través de una serie de movimientos durante 18 horas, durante las cuales la red neuronal fue entrenada observándolo. Después del tiempo especificado, la red neuronal pudo predecir los movimientos del robot, lo que sorprendió mucho a los científicos. Los raros sensores eran tan precisos que era difícil distinguir entre las señales que los investigadores enviaban a los motores y los datos recibidos de los sensores.
“La detección de robots blandos con sensores continuos similares a la piel ha sido un desafío abierto en este campo. Este nuevo método permite capacidades propioceptivas (sentido de posición) precisas para robots blandos y abre la puerta a la exploración del mundo a través del tacto”.
En el futuro, los investigadores esperan encontrar nuevas aplicaciones para esta tecnología, como la creación de nuevas interfaces hombre-máquina o dispositivos de software que tengan capacidades sensoriales integradas en su estructura interna. También están interesados en utilizar el aprendizaje automático para ampliar los límites de la percepción táctil en robótica.
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