Robots aéreos se beneficiarán de receptores de deformación impulsados por IA

La inteligencia artificial sigue ofreciendo innovaciones en las industrias aeronáutica y de robótica. Los desarrollos recientes que involucran receptores de deformación integrados impulsados por IA podrían hacer posible crear opciones más ágiles y ligeras en los próximos años. Aquí tienes todo lo que necesitas saber.

Desde el amanecer de los tiempos, el hombre ha mirado hacia la naturaleza para obtener una mejor comprensión del vuelo. Sin embargo, crear robots que aleteen sus alas para volar ha demostrado ser mucho más desafiante que las naves aladas tradicionales. Lamentablemente, este escenario ha dejado a los robots aéreos sin algunas capacidades clave que sus contrapartes naturales poseen, como la conversión rápida entre el vuelo estacionario y el vuelo optimizado. Afortunadamente, este escenario podría estar a punto de cambiar.

Robots aéreos de alas aleteantes

Hoy en día, los robots aéreos son prevalentes en múltiples sectores, y su influencia, capacidades y disponibilidad están en aumento. La gente suele pensar solo en naves impulsadas por hélices y en vehículos alados al hablar de robótica aérea. Sin embargo, existen varias otras opciones que pueden no recibir tanta atención pero que definitivamente tienen beneficios únicos que los hacen destacar.

Alas aleteantes

Las alas aleteantes ofrecen lo mejor de ambos mundos. Permiten a las aves ganar rápidamente elevación vertical y estabilizarse para planear largas distancias. Los insectos alados pueden mantenerse en el aire y cambiar de dirección rápidamente. Piensa en cómo una abeja o un colibrí se desplazan rápidamente por un área, o cómo una polilla rodea una bombilla.

Hasta la fecha, ha habido importantes avances en el diseño de robots con alas aleteantes. Sin embargo, los controladores de vuelo necesarios para que estas naves operen de manera fiable en condiciones cambiantes, más allá de un laboratorio, han demostrado ser difíciles de crear. No obstante, estos diseños siguen capturando la imaginación de desarrolladores y creadores por igual, y la película Dune mostró recientemente un Ornítoptero que depende de alas aleteantes que se asemejan a una libélula.

Fuente – Fandom

Estudio de receptores de deformación impulsados por IA

Un estudio reciente, “Clasificación del viento basada en aprendizaje automático mediante deformación de alas en robots aleteantes biomiméticos: Las estructuras flexibles biomiméticas mejoran la detección del viento”“¹ se basa en la inspiración natural para mejorar las capacidades de los robots con alas aleteantes. Específicamente, los investigadores examinaron múltiples criaturas para determinar cómo sus sentidos les permiten optimizar sus patrones de vuelo con precisión.

Los receptores de deformación impulsados por IA se inspiran en la naturaleza.

El equipo observó que todas las aves e insectos con alas aleteantes poseen algún tipo de órgano sensorial ubicado en sus alas. Concluyeron que este órgano realiza diferentes tareas en distintos animales, lo que les permite corregir sus características de vuelo para mejorar sus resultados. Notaron que los saltamontes tenían receptores de deformación ubicados en las venas de sus alas, mientras que muchas aves, como los pollos, tienen sensores cerca de los folículos de sus plumas.

Hasta este estudio, se conocía poco sobre qué datos proporcionaban exactamente estos sensores al animal. Sin embargo, los investigadores dedujeron que la información sensorial permitía a los animales detectar el viento, los movimientos corporales y las condiciones ambientales cambiantes en tiempo real. Buscando otorgar a los robots las mismas capacidades, el equipo se propuso crear un sensor de deformación impulsado por IA fiable que pudiera imitar a sus contrapartes naturales, permitiendo al robot “sentir” su entorno y condiciones, y ajustarse en consecuencia.

Diseño del ala

El equipo se inspiró en uno de los voladores más ágiles de la naturaleza, el colibrí. Se propusieron crear alas miméticas de colibrí que tengan una estructura similar a los huesos del ave. Los ejes se afinan en los extremos y actúan como venas alares, añadiendo una capa adicional de estabilidad a la estructura del ala.

Estas alas flexibles se imprimieron en 3D utilizando una impresora de modelado por deposición fundida de doble boquilla. Este método permitió al equipo imprimir con un polímero copoliéster de 12,5 μm de espesor y poliéster de tereftalato de etileno reforzado con fibra de carbono. Este enfoque proporcionó las características de un ala natural que podía flexionarse y moverse a lo largo de su trayectoria.

Movimiento libre

Específicamente, el ala podía flexionarse libremente hasta un ángulo de ±23°. Además, el ala giraba a lo largo del borde de ataque en cada aleteo. Este movimiento proporcionaba energía adicional al maximizar la fuerza de sustentación, similar a los insectos. Los ingenieros establecieron la amplitud del aleteo en 158° y la frecuencia de aleteo se ajustó a ≈12 Hz para los experimentos.

Fuente – Advanced Intelligent Systems

Receptores de deformación impulsados por IA

El equipo integró galgas de deformación dentro de la estructura del ala similar a la de un colibrí. Específicamente, siete receptores de deformación de bajo costo y disponibilidad comercial, con anchos y longitudes de base de 1,4 mm y 4,2 mm, fueron pegados en ubicaciones específicas de las alas de prueba. Estos sensores se utilizaron para medir la presión y deformación del ala en siete direcciones de viento diferentes. Las direcciones empleadas incluyeron 0°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75° y 90°.

Motor

Para hacer que las alas aleteen, se acopló un motor de corriente continua. El motor utilizó un mecanismo de biela y piñón y engranajes de reducción para proporcionar movimientos de aleteo realistas. El dispositivo se configuró a 12 ciclos por segundo, y los cables sensoriales se pasaron a través de conectores en las alas hacia un registro de datos. Cabe destacar que los ingenieros usaron un dispositivo TEXIO TECHNOLOGY con una fuente de alimentación de voltaje constante para garantizar uniformidad y medibilidad.

Modelo de red neuronal convolucional para receptores de deformación impulsados por IA

Uno de los componentes principales del experimento fue la utilización de una red neuronal convolucional. Este modelo permitió a los investigadores registrar, clasificar y entrenar un controlador de vuelo capaz de realizar ajustes en tiempo real utilizando los datos recopilados de los sensores de deformación y comparándolos con el modelo de CNN.

Los datos de detección de deformación permiten al algoritmo de aprendizaje automático clasificar las condiciones de viento con precisión. Como parte del entrenamiento, se obtuvieron los datos del sensor para emular el vuelo estacionario en un túnel de viento. Cabe destacar que se obtuvieron 720 conjuntos de datos de deformación y fase para cada condición de viento. Estos datos se desglosaron en aleteos individuales del ala.

Prueba de receptores de deformación impulsados por IA 

El equipo inició la fase de pruebas registrando los datos de los sensores de las alas sin viento. La ausencia de flujo de aire permitió que los sensores se calibraran a cero y realizaran comparaciones precisas a medida que se mejoraban las condiciones. Además, el equipo probó tres alas diferentes con los mismos datos de la galga de deformación y comparó los resultados.

Se utilizó un codificador rotatorio magnético para capturar con precisión el estado del ala bajo diferentes condiciones. El dispositivo se colocó directamente sobre las alas, permitiendo una resolución de 0,703° durante la fase de aleteo. Curiosamente, el equipo inició el proceso configurando una rotación única del codificador para un ciclo de aleteo.

Túnel de viento

El túnel de viento fue una parte crucial de estos experimentos. Permitió al equipo simular el vuelo estacionario bajo condiciones de viento suaves a severas. Específicamente, se utilizaron ocho condiciones de viento alternas en la fase de pruebas. Cada condición tuvo 3 mediciones realizadas durante un solo ciclo de aleteo.

Resultados de la prueba de receptores de deformación impulsados por IA

Los resultados del estudio fueron impresionantes. El equipo pudo determinar las condiciones de viento con un 99 % de precisión. Sorprendentemente, la determinación solo requirió un único aleteo y, en algunos casos, tan solo 0,2 ciclos de aleteo proporcionaron resultados muy precisos. Además, el estudio encontró que los sensores más cercanos a los ejes del ala ofrecieron los resultados más rápidos.

El tiempo de ciclo importa

El tiempo de ciclo de cada medición hizo una gran diferencia en los resultados. El equipo observó que por debajo de 0,2 ciclos, la fiabilidad de los datos disminuía drásticamente. Sin embargo, a 0,2 ciclos, los sensores alcanzaron una precisión del 85 %. Esta precisión podría mejorarse o reducirse según la cantidad de sensores en el ala.

Las estructuras de eje de ala biomiméticas mejoran los resultados de los receptores de deformación impulsados por IA

Las pruebas descubrieron que la estructura del eje del ala desempeña un papel vital en la obtención de datos y la precisión. Así, las alas estructuradas probadas pudieron determinar las condiciones de viento mucho más rápido que un sujeto de prueba no estructurado. Este hallazgo llevó a los ingenieros a concluir que mejorar la estructura del ala y la ubicación de los sensores podría ofrecer aún mayor precisión en el futuro.

Beneficios de los receptores de deformación impulsados por IA

Existe una larga lista de beneficios que este estudio aporta al mercado. En primer lugar, proporcionó a los ingenieros robóticos una capacidad simple de detección de deformación en las alas que se basa en componentes comerciales, disponibles y asequibles. Estos dispositivos de bajo costo y bajo consumo energético se integran fácilmente en robots voladores sin necesidad de realizar cambios importantes.

Agilidad

La agilidad que logran las abejas es casi de otro mundo. Estos animales alados pueden detenerse rápidamente, mantenerse en el aire y cambiar de dirección sin mucho esfuerzo. Los científicos esperan crear drones con las mismas capacidades, permitiendo un nuevo nivel de integración.

Adaptabilidad

Nadie puede decirte siempre en qué dirección soplará el viento. Sin embargo, la entrada sensorial de las alas probadas puede reconocer directamente las condiciones de flujo sin la ayuda de dispositivos adicionales. Estos datos pueden usarse para mejorar la conciencia ambiental, proporcionando un mejor control y una codificación rápida de información basada en las condiciones ambientales.

Enfoque simplista

Otro beneficio importante de las alas aleteantes frente a otras tecnologías de vuelo estacionario es la simplicidad. Los aerodeslizadores requieren mucho flujo de aire y solo pueden alcanzar una cierta altura. Por el contrario, los helicópteros son extremadamente complejos, requiriendo miles de piezas móviles calibradas perfectamente para lograr un estado de estacionamiento. Este último estudio podría hacer posible imprimir en 3D alas de vehículos capaces de mantener un vuelo estable y cambios de dirección rápidos sin toneladas de piezas móviles e intrincadas.

Casos de uso de los receptores de deformación impulsados por IA

Existen varios casos de uso para los robots con alas aleteantes. Estos dispositivos podrían ayudar a alcanzar lugares de difícil acceso o proporcionar un escaneo fluido de desastres naturales o zonas de guerra. Los pequeños robots aéreos actualmente sufren limitaciones severas en peso y tamaño. El uso de alas aleteantes podría mejorar su carga útil al reducir el peso necesario para los aparatos de vuelo.

Investigadores de los receptores de deformación impulsados por IA

Este estudio fue presentado por investigadores del Instituto de Ciencia de Tokio. El informe fue liderado por el Profesor Asociado Hiroto Tanaka e incluyó trabajo de Hiroto Tanaka. Además, Tomoya Fujii colaboró en el diseño del ala. Cabe destacar que los investigadores recibieron apoyo de la subvención JSPS KAKENHI Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas “Science of Soft Robots” bajo el número de subvención JP18H05468.

Empresas que podrían beneficiarse de los receptores de deformación impulsados por IA

La capacidad de determinar con precisión y rapidez las condiciones del viento es una opción que muchas empresas podrían usar para mejorar sus ofertas. El uso de estos sensores en robots con alas aleteantes abre la puerta a los fabricantes de drones para expandir esta tecnología y crear opciones más ágiles y únicas. Aquí hay una empresa que puede llevar a cabo la tarea en los próximos meses.

Kratos Defense & Security Solutions Inc

Kratos Defense & Security Solutions Inc (KTOS ) ingresó originalmente al mercado en 1994 como proveedor de infraestructura de telecomunicaciones antes de cambiar su misión y objetivos hacia la fabricación de drones. La empresa tiene su sede en San Diego, CA.

En 2004, Kratos Defense & Security Solutions Inc. comenzó a realizar adquisiciones de alto nivel en todo el mercado. Estas adquisiciones le dieron a la empresa acceso a tecnologías avanzadas y llevaron a la firma a cambiar su nombre y enfoque general hacia tecnologías de defensa militar.

Hoy, Kratos es reconocido como un proveedor líder de drones militares y software. Las acciones de la empresa, KTOS, han experimentado un crecimiento constante durante el año debido a una variedad de factores, incluido el hecho de que la compañía innova continuamente sus ofertas junto con la creciente demanda de drones de guerra automatizados e impulsados por IA.

Los profundos lazos de Kratos Defense & Security Solutions Inc. con inversores institucionales, gobiernos y su historial probado la convierten en la empresa perfecta para integrar esta tecnología en los próximos meses.

Futuro de los receptores de deformación impulsados por IA

Los ingenieros detrás del estudio de sensores de deformación impulsados por IA creen que queda mucho trabajo por hacer para asegurar que esta tecnología alcance su máximo potencial. Actualmente, el sector de drones alados sigue siendo un mercado incipiente.

Sin embargo, a medida que las ventajas del vuelo alado, como el vuelo estacionario estable y los cambios rápidos de dirección, generan oportunidades únicas, se puede esperar que aumente la demanda de estos bots. Por ello, el equipo pretende realizar estudios adicionales sobre condiciones de viento más complejas y combinaciones de diferentes ubicaciones de detección de deformación para optimizar su diseño.

Receptores de deformación impulsados por IA – Haciendo las alas inteligentes

La introducción de receptores de deformación fiables y asequibles impulsados por IA en robots alados seguramente mejorará el rendimiento en todos los ámbitos. Este estudio acerca a la industria un paso más a la imitación de la naturaleza y al descubrimiento de misterios ancestrales relacionados con el vuelo. En los próximos meses, este estudio podría conducir a la creación de muchas nuevas y capaces naves con alas aleteantes.

Conoce otros proyectos de robótica interesantes aquí.

Referencia del estudio:

^{1. Kubota, K., & Tanaka, H. (2024). Clasificación del viento basada en aprendizaje automático mediante deformación de alas en robots aleteantes biomiméticos: Las estructuras flexibles biomiméticas mejoran la detección del viento. Advanced Intelligent Systems, 6(11), 2400473. https://doi.org/10.1002/aisy.202400473}