Robot Aerei che Beneficeranno dei Sensori di Deformazione Alimentati da IA

L’intelligenza artificiale continua a fornire innovazioni nei settori aeronautico e della robotica. Recenti sviluppi che coinvolgono sensori di deformazione integrati con IA potrebbero rendere possibile la creazione di soluzioni più agili e leggere nei prossimi anni. Ecco tutto quello che c’è da sapere.

Fin dall’alba dei tempi, l’uomo ha guardato verso la natura per comprendere meglio il volo. Tuttavia, creare robot che sbattono le ali per volare si è rivelato molto più complesso rispetto ai tradizionali velivoli con ali fisse. Purtroppo, questo scenario ha lasciato i robot aerei privi di alcune capacità chiave che i loro omologhi naturali possiedono, come la rapida conversione tra il volo stazionario e quello ottimizzato. Fortunatamente, questa situazione potrebbe presto cambiare.

Robot Aerei con Ali Battenti

Oggi, i robot aerei sono diffusi in numerosi settori, e la loro influenza, capacità e disponibilità sono in crescita. Le persone spesso pensano solo a velivoli a elica o a quelli con ali tradizionali quando si parla di robotica aerea. Tuttavia, esistono diverse altre opzioni che potrebbero non ricevere la stessa attenzione ma che hanno benefici unici che le fanno distinguere.

Ali Battenti

Le ali battenti offrono il meglio di entrambi i mondi. Consentono agli uccelli di guadagnare rapidamente la portanza verticale e di stabilizzarsi per planare su lunghe distanze. Gli insetti alari possono librarsi in aria e cambiare direzione rapidamente. Pensate a come una bombice o un colibrì si muovono rapidamente in un’area, o a come una falena gira intorno a una lampadina.

Ad oggi, sono stati compiuti importanti progressi nella progettazione di robot con ali battenti. Tuttavia, i controllori di volo necessari per far operare questi velivoli in modo affidabile in condizioni variabili, al di fuori di un laboratorio, si sono dimostrati difficili da realizzare. Nonostante ciò, questi progetti continuano a catturare l’immaginazione di sviluppatori e creatori, come dimostra il film *Dune* che ha recentemente mostrato un Ornithopter basato su ali battenti simili a quelle di una libellula.

Fonte – Fandom

Studio sui Sensori di Deformazione Alimentati da IA

Uno studio recente, “Machine Learning-Based Wind Classification by Wing Deformation in Biomimetic Flapping Robots: Biomimetic Flexible Structures Improve Wind Sensing”¹ trae ispirazione dalla natura per migliorare le capacità dei robot con ali battenti. In particolare, i ricercatori hanno esaminato più creature per determinare come i loro sensi consentano di ottimizzare con precisione i pattern di volo.

I Sensori di Deformazione Alimentati da IA Prendono Ispirazione dalla Natura.

Il team ha notato che tutti gli uccelli e gli insetti con ali battenti possiedono qualche tipo di organo sensoriale situato nelle ali. Hanno ipotizzato che questo organo svolga compiti diversi in animali diversi, permettendo loro di correggere le caratteristiche di volo per migliorare i risultati. Il team ha osservato che le cavallette hanno sensori di deformazione localizzati nelle vene delle loro ali, mentre molti uccelli, come le galline, hanno sensori vicino ai follicoli delle piume.

Fino a questo studio, si sapeva poco su quali dati fornissero esattamente questi sensori agli animali. Tuttavia, i ricercatori hanno dedotto che le informazioni sensoriali permettevano agli animali di rilevare vento, movimenti del corpo e cambiamenti delle condizioni ambientali in tempo reale. Desiderando dare agli robot le stesse capacità, il team ha avviato lo sviluppo di un sensore di deformazione affidabile alimentato da IA, capace di imitare i suoi omologhi naturali, consentendo al robot di “sentire” l’ambiente e le condizioni, adeguandosi di conseguenza.

Progettazione dell’Ala

Il team si è ispirato a uno dei volatori più agili della natura, il colibrì. Hanno creato ali mimetiche del colibrì con una struttura simile alle ossa dell’uccello. Gli alberi si assottigliano alle estremità e fungono da vene alari, aggiungendo un ulteriore livello di stabilità alla struttura dell’ala.

Queste ali flessibili sono state stampate in 3D utilizzando una stampante a modellazione a deposizione fusa a doppio ugello. Questo approccio ha permesso al team di stampare con un polimero copolimero spesso 12,5 μm e con PET rinforzato in fibra di carbonio. Tale metodo ha fornito le caratteristiche di un’ala naturale capace di flettersi e muoversi lungo il proprio percorso.

Movimento Libero

In particolare, l’ala poteva sbattere liberamente fino a un angolo di ±23°. L’ala si torceva anche lungo il bordo d’attacco durante ogni battito. Questo movimento forniva potenza aggiuntiva massimizzando la forza di portanza, simile agli insetti. Gli ingegneri hanno impostato l’ampiezza del battito dell’ala a 158°, e la frequenza di battito è stata regolata a ≈12 Hz per gli esperimenti.

Fonte – Advanced Intelligent Systems

Sensori di Deformazione Alimentati da IA

Il team ha integrato estensimetri all’interno della struttura alare simile a quella del colibrì. In particolare, sette sensori di deformazione a basso costo, commercialmente disponibili, con larghezze di base e lunghezze di 1,4 mm e 4,2 mm sono stati incollati in posizioni specifiche sulle ali di prova. Questi sensori sono stati poi utilizzati per misurare la pressione e la deformazione dell’ala in sette diverse direzioni del vento. Le direzioni testate comprendevano 0°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75° e 90°.

Motore

Per far sbattere le ali, è stato collegato un motore DC. Il motore utilizzava un meccanismo a biella Scotch e ingranaggi di riduzione per fornire movimenti di battito realistici. Il dispositivo è stato impostato a 12 cicli al secondo, e i cavi sensoriali sono stati fatti passare attraverso connettori sulle ali verso un registro dati. È importante notare che gli ingegneri hanno usato un dispositivo TEXIO TECHNOLOGY con alimentazione a tensione costante per garantire uniformità e misurabilità.

Modello di Rete Neurale Convoluzionale per i Sensori di Deformazione Alimentati da IA

Uno dei componenti principali dell’esperimento è stato l’utilizzo di una rete neurale convoluzionale. Questo modello ha permesso ai ricercatori di registrare, classificare e addestrare un controllore di volo capace di apportare correzioni in tempo reale usando i dati raccolti dai sensori di deformazione e confrontati con il modello CNN.

I dati di rilevamento della deformazione consentono all’algoritmo di machine learning di classificare con precisione le condizioni di vento. Come parte dell’addestramento, i dati del sensore sono stati ottenuti per emulare il volo in sospensione in un tunnel del vento. In particolare, sono stati ottenuti 720 set di dati di deformazione e fase per ciascuna condizione di vento. Questi dati sono stati suddivisi in singoli battiti dell’ala.

Test dei Sensori di Deformazione Alimentati da IA

Il team ha avviato la fase di test registrando i dati dei sensori delle ali senza vento. L’assenza di flusso d’aria ha permesso ai sensori di azzerarsi e di effettuare confronti accurati man mano che le condizioni venivano intensificate. Inoltre, il team ha testato tre ali diverse con gli stessi dati degli estensimetri e ha confrontato i risultati.

È stato utilizzato un encoder rotativo magnetico per catturare con precisione lo stato dell’ala durante le diverse condizioni. Il dispositivo era posizionato direttamente sopra le ali, consentendo una risoluzione di 0,703° durante la fase di battito. Interessante notare che il team ha avviato il processo impostando una singola rotazione dell’encoder su un singolo ciclo di battito.

Tunnel del Vento

Il tunnel del vento è stato una parte cruciale di questi esperimenti. Ha permesso al team di simulare il volo in sospensione sotto condizioni di vento da lievi a severe. In particolare, otto condizioni di vento alternate sono state utilizzate nella fase di test. Ogni condizione ha avuto 3 misurazioni effettuate durante un singolo ciclo di battito.

Risultati dei Test dei Sensori di Deformazione Alimentati da IA

I risultati dello studio sono stati impressionanti. Il team è riuscito a determinare con il 99% di precisione le condizioni di vento. Sorprendentemente, la determinazione è avvenuta in un solo battito e, in alcuni casi, con appena 0,2 cicli di battito sono stati ottenuti risultati molto accurati. Inoltre, lo studio ha scoperto che i sensori più vicini agli alberi alari fornivano i risultati più rapidi.

Il Tempo di Ciclo è Importante

Il tempo di ciclo di ogni misurazione ha avuto un impatto significativo sui risultati. Il team ha notato che al di sotto di 0,2 cicli, l’affidabilità dei dati diminuiva drasticamente. Tuttavia, a 0,2 cicli, i sensori hanno raggiunto un’accuratezza dell’85%. Questa precisione potrebbe migliorare o ridursi in base al numero di sensori presenti nell’ala.

Le Strutture Biomimetiche degli Alberi Alari Migliorano i Risultati dei Sensori di Deformazione Alimentati da IA

I test hanno evidenziato che la struttura dell’albero alare svolge un ruolo fondamentale nel recupero e nella precisione dei dati. Di conseguenza, le ali strutturate testate hanno potuto determinare le condizioni di vento molto più rapidamente rispetto a un soggetto di prova non strutturato. Questa scoperta ha portato gli ingegneri a determinare che il miglioramento della struttura alare e del posizionamento dei sensori potrebbe garantire ancora più precisione in futuro.

Benefici dei Sensori di Deformazione Alimentati da IA

Lo studio offre una lunga lista di vantaggi per il mercato. In primo luogo, ha fornito agli ingegneri robotici una semplice capacità di rilevamento della deformazione alare basata su componenti commerciali, pronti all’uso e a basso costo. Questi dispositivi a basso consumo energetico sono facilmente integrabili nei robot volanti senza la necessità di apportare modifiche sostanziali.

Agilità

L’agilità che le bombici raggiungono è quasi soprannaturale. Questi animali alari possono fermarsi rapidamente, librarsi e cambiare direzione senza grande sforzo. Gli scienziati sperano di creare droni con le stesse capacità, consentendo un nuovo livello di integrazione.

Adattabilità

Nessuno può prevedere in anticipo la direzione del vento. Tuttavia, l’input sensoriale delle ali testate può riconoscere direttamente le condizioni di flusso senza l’ausilio di dispositivi aggiuntivi. Questi dati possono essere usati per migliorare la consapevolezza ambientale, fornendo un controllo migliore e una rapida codifica delle informazioni basata sulle condizioni ambientali.

Approccio Semplificato

Un altro grande vantaggio delle ali battenti rispetto ad altre tecnologie di volo stazionario è la semplicità. Gli hovercraft richiedono grandi quantità di flusso d’aria e possono raggiungere solo una certa altezza. Al contrario, gli elicotteri sono estremamente complessi, richiedendo migliaia di parti mobili calibrate perfettamente per ottenere uno stato di sospensione. Questo studio recente potrebbe rendere possibile stampare in 3D le ali di veicoli capaci di librarsi stabilmente e di cambiare rapidamente direzione senza una moltitudine di parti mobili e complesse.

Casi d’Uso dei Sensori di Deformazione Alimentati da IA

Esistono diversi casi d’uso per i robot con ali battenti. Questi dispositivi potrebbero aiutare a raggiungere luoghi difficili da trovare o a effettuare scansioni fluide di disastri naturali o zone di guerra. I piccoli robot aerei attualmente soffrono di gravi limitazioni di peso e dimensioni. L’uso di ali battenti potrebbe aumentare il loro carico utile riducendo il peso necessario per gli apparati di volo.

Ricercatori dei Sensori di Deformazione Alimentati da IA

Questo studio è stato condotto da ricercatori dell’Istituto di Scienza di Tokyo. Il rapporto è stato guidato dal Prof. Associato Hiroto Tanaka e ha incluso il lavoro di Hiroto Tanaka. Inoltre, Tomoya Fujii ha contribuito alla progettazione dell’ala. È importante notare che i ricercatori hanno ricevuto supporto dal finanziamento JSPS KAKENHI Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas “Science of Soft Robots” sotto il numero di concessione JP18H05468.

Le Aziende che Potrebbero Beneficiare dei Sensori di Deformazione Alimentati da IA

La capacità di determinare con precisione e rapidità le condizioni di vento è un’opzione che molte aziende potrebbero utilizzare per migliorare le proprie offerte. L’uso di questi sensori su robot con ali battenti apre la porta ai produttori di droni per espandere questa tecnologia e creare opzioni più agili e uniche. Ecco un’azienda che potrebbe realizzare questo compito nei prossimi mesi.

Kratos Defense & Security Solutions Inc

Kratos Defense & Security Solutions Inc (KTOS ) è entrata originariamente sul mercato nel 1994 come fornitore di infrastrutture di telecomunicazione prima di cambiare la sua missione e i suoi obiettivi verso la produzione di droni. L’azienda ha sede a San Diego, CA.

Nel 2004, Kratos Defense & Security Solutions Inc. ha iniziato a effettuare importanti acquisizioni nel mercato. Queste acquisizioni hanno fornito all’azienda l’accesso a tecnologie avanzate e hanno portato la società a cambiare nome e focalizzarsi sulle tecnologie di difesa militare.

Oggi, Kratos è riconosciuta come uno dei principali fornitori di droni militari e software. L’azione dell’azienda, KTOS, ha registrato una crescita costante nell’ultimo anno grazie a una varietà di fattori, tra cui l’innovazione continua delle sue offerte e la crescente domanda di droni di guerra automatizzati e alimentati da IA.

I legami profondi di Kratos Defense & Security Solutions Inc. con investitori istituzionali, governi e il suo comprovato track record la rendono l’azienda ideale per integrare questa tecnologia nei prossimi mesi.

Futuro dei Sensori di Deformazione Alimentati da IA

Gli ingegneri dietro lo studio sui sensori di deformazione alimentati da IA credono che ci sia ancora molto lavoro da fare per garantire che questa tecnologia raggiunga il suo massimo potenziale. Attualmente, il settore dei droni alari è ancora un mercato emergente.

Tuttavia, poiché i vantaggi del volo alare, come la sospensione stabile e i rapidi cambi di direzione, creano opportunità uniche, ci si può aspettare un aumento della domanda per questi robot. Di conseguenza, il team intende condurre ulteriori studi su condizioni di vento più complesse e combinazioni di diverse posizioni di rilevamento della deformazione per ottimizzare il loro design.

Sensori di Deformazione Alimentati da IA – Rendere le Ali Intelligenti

L’introduzione di sensori di deformazione affidabili e a basso costo alimentati da IA nei robot alari è destinata a migliorare le prestazioni in tutti i settori. Questo studio avvicina l’industria di un passo verso l’imitazione della natura e lo sblocco di misteri secolari legati al volo. Nei prossimi mesi, questo studio potrebbe portare alla creazione di molte nuove e capaci macchine con ali battenti.

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Riferimento allo Studio:

^{1. Kubota, K., & Tanaka, H. (2024). Machine learning-based wind classification by wing deformation in biomimetic flapping robots: Biomimetic flexible structures improve wind sensing. Advanced Intelligent Systems, 6(11), 2400473. https://doi.org/10.1002/aisy.202400473}