Los robots aéreos se beneficiarán de los receptores de tensión impulsados ​​por IA

La inteligencia artificial sigue aportando innovaciones en las industrias aeronáutica y robótica. Los últimos avances en el uso de receptores de tensión integrados con inteligencia artificial podrían permitir la creación de opciones más ágiles y ligeras en los próximos años. Aquí tienes todo lo que necesitas saber.

Desde los albores de los tiempos, el hombre ha miró hacia la naturaleza para comprender mejor el vuelo. Sin embargo, la creación de robots que aletean para volar ha demostrado ser mucho más habitual que las naves aladas tradicionales. Lamentablemente, este escenario ha dejado a los robots aéreos sin algunas capacidades clave que tienen sus contrapartes naturales, como la conversión rápida entre vuelo estacionario y vuelo optimizado. Afortunadamente, este escenario puede estar a punto de cambiar.

Robots aéreos con alas batientes

En la actualidad, los robots aéreos son comunes en múltiples sectores y su influencia, capacidades y disponibilidad están en aumento. Cuando se habla de robótica aérea, la gente suele pensar solo en naves propulsadas por hélice y con alas. Sin embargo, existen otras opciones que tal vez no reciban tanta atención, pero que definitivamente tienen beneficios únicos que las hacen destacar.

aleteo de alas

El aleteo de las alas ofrece lo mejor de ambos mundos. Permite a las aves ganar altura rápidamente y estabilizarse para planear largas distancias. Los insectos alados pueden flotar y cambiar de dirección rápidamente. Piense en cómo un abejorro o un colibrí se desplazan rápidamente por un área, o cómo una polilla vuela alrededor de una bombilla.

Hasta la fecha, se han producido algunos avances importantes en el diseño de robots con alas batientes. Sin embargo, los controladores de vuelo necesarios para que estas naves funcionen de manera confiable en condiciones cambiantes en lugar de en un laboratorio han demostrado ser difíciles de crear. Sin embargo, estos diseños aún capturan la imaginación de desarrolladores y creadores por igual, y recientemente, en la película Dune, se mostró un ornitóptero que se basa en alas batientes que se asemejan a una libélula.

Fuente – Fandom

Estudio de receptores de tensión impulsados ​​por IA

Un estudio reciente, “Clasificación del viento basada en aprendizaje automático por deformación de las alas en robots biomiméticos que aletean: las estructuras flexibles biomiméticas mejoran la detección del viento,"¹ El estudio se inspira en la naturaleza para mejorar las capacidades de los robots con alas batientes. En concreto, los investigadores examinaron varias criaturas para determinar cómo sus sentidos les permiten optimizar sus patrones de vuelo con precisión.

Los receptores de tensión impulsados ​​por IA toman inspiración natural.

El equipo observó que todos los pájaros e insectos que aletean tienen algún tipo de órgano sensorial ubicado en sus alas. Concibieron que este órgano realiza diferentes tareas en diferentes animales, lo que les permite corregir sus características de vuelo para mejorar sus resultados. El equipo observó que los saltamontes tenían receptores de tensión 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, no se sabía exactamente qué datos proporcionaban 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. Con el objetivo de dotar a los robots de las mismas capacidades, el equipo se propuso crear un sensor de tensión fiable alimentado por IA que pudiera imitar a sus homólogos naturales, lo que permitiría al robot "sentir" su entorno y sus condiciones y adaptarse en consecuencia.

Diseño de alas

El equipo se inspiró en uno de los pájaros más ágiles de la naturaleza, el colibrí. Se propusieron crear alas que imitaran a las del colibrí y que tuvieran una estructura similar a los huesos que se encuentran en el ave. Los tallos se estrechan en los extremos y actúan como venas del ala, lo que agrega otra capa de estabilidad a la estructura del ala.

Estas alas flexibles se imprimieron en 3D utilizando una impresora 3D de modelado por deposición fundida de doble boquilla. Este enfoque permitió al equipo imprimir utilizando un polímero de copoliéster de 12.5 μm de espesor y tereftalato de polietileno 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

En concreto, el ala podía moverse libremente hasta un ángulo de ±23°. Además, el ala giraba a lo largo del borde de ataque durante cada aleteo. Este movimiento proporcionaba potencia adicional al maximizar la fuerza de sustentación, de forma similar a los insectos. Los ingenieros fijaron la amplitud del aleteo de las alas en 158° y la frecuencia del aleteo se ajustó a ≈12 Hz para los experimentos.

Fuente - Sistemas inteligentes avanzados

Receptores de tensión potenciados por IA

El equipo integró medidores de tensión dentro de la estructura del ala, similar a la de un colibrí. En concreto, se pegaron en lugares específicos de las alas de prueba siete receptores de tensión de bajo coste disponibles comercialmente, con anchos de base y longitudes de 1.4 y 4.2 mm. Estos sensores se utilizaron para medir la presión y la tensión del ala en siete direcciones de viento diferentes. Las direcciones utilizadas fueron 0°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75° y 90°.

Motor

Para hacer que las alas batieran, se colocó un motor de corriente continua. El motor utilizaba un mecanismo de horquilla escocesa y engranajes reductores para proporcionar movimientos de aleteo realistas. El dispositivo se ajustó a 12 ciclos por segundo y se pasaron cables sensoriales a través de conectores en las alas hasta un registro de datos. Cabe destacar que los ingenieros utilizaron un dispositivo TEXIO TECHNOLOGY con una fuente de alimentación de voltaje constante para garantizar la uniformidad y la mensurabilidad.

Modelo de red neuronal convolucional de receptores de tensión potenciado 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 sobre la marcha utilizando datos recopilados de los sensores de tensión y comparados con el modelo CNN.

Los datos de detección de tensión permiten que el algoritmo de aprendizaje automático clasifique las condiciones del 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 tensión y fase para cada condición del viento. Estos datos se desglosaron en flaps individuales del ala.

Prueba de receptores de tensión impulsada por IA

El equipo comenzó la fase de prueba registrando los datos de los sensores de las alas sin viento. La falta de flujo de aire permitió que los sensores se pusieran a cero y realizaran comparaciones precisas a medida que las condiciones mejoraban. Además, el equipo probó tres alas diferentes con los mismos datos del extensómetro y comparó los resultados.

Se utilizó un codificador rotatorio magnético para capturar con precisión el estado de las alas en diferentes condiciones. El dispositivo se colocó directamente sobre las alas, lo que permitió una resolución de 0.703° durante la fase de aleteo. Curiosamente, el equipo inició el proceso configurando una única rotación del codificador para un único ciclo de aleteo.

Túnel de viento

El túnel de viento fue una parte crucial de estos experimentos. Permitió al equipo simular el vuelo estacionario en condiciones de viento suave a fuerte. En concreto, se utilizaron ocho condiciones de viento alternadas en la fase de prueba. En cada condición se tomaron tres mediciones durante un solo ciclo de flaps.

Resultados de la prueba de receptores de tensión impulsada por IA

Los resultados del estudio fueron impresionantes. El equipo pudo determinar las condiciones del viento con una precisión del 99%. Sorprendentemente, la determinación solo requirió un solo aleteo y, en algunos casos, un ciclo de aleteo de tan solo 0.2 arrojó resultados muy precisos. Además, el estudio descubrió que los sensores más cercanos a los ejes de las alas proporcionaron los resultados más rápidos.

El tiempo del ciclo importa

El tiempo de ciclo de cada medición marcó una diferencia importante en los resultados. El equipo notó que con menos de 0.2 ciclos, la confiabilidad de los datos disminuyó drásticamente. Sin embargo, con 0.2 ciclos, los sensores lograron una precisión del 85 %. Esta precisión podría mejorarse o reducirse según la cantidad de sensores en el ala.

Las estructuras biomiméticas del eje del ala mejoran los resultados de los receptores de tensión impulsados ​​por IA

Las pruebas demostraron que la estructura del eje del ala desempeña un papel fundamental en la recuperación y precisión de los datos. Por ello, las alas estructuradas que se probaron podían determinar las condiciones del viento mucho más rápido que un sujeto de prueba no estructurado. Este descubrimiento llevó a los ingenieros a determinar que mejorar la estructura del ala y la colocación de los sensores podría generar una precisión aún mayor en el futuro.

Beneficios de los receptores de tensión potenciados por IA

Hay una larga lista de beneficios que este estudio aporta al mercado. Por un lado, proporcionó a los ingenieros robóticos una capacidad sencilla de detección de la tensión de las alas que se basaba en piezas comerciales y asequibles. Estos dispositivos de bajo costo y bajo consumo de energía se integran fácilmente en robots voladores sin necesidad de realizar cambios importantes.

Agilidad

La agilidad que alcanzan los abejorros es casi sobrenatural. Estos animales alados pueden detenerse rápidamente, flotar y cambiar de dirección sin mucho esfuerzo. Los científicos esperan crear drones con las mismas capacidades, lo que permitiría un nuevo nivel de integración.

Adaptabilidad

Nadie puede decir en qué dirección soplará el viento todo el tiempo. Sin embargo, la información sensorial de las alas probadas puede reconocer directamente las condiciones del flujo sin la ayuda de ningún dispositivo adicional. Estos datos se pueden utilizar para mejorar la conciencia ambiental, proporcionando un mejor control y una codificación rápida de la información en función de las condiciones ambientales.

Enfoque simplista

Otra ventaja importante de las alas batientes frente a otras tecnologías de vuelo estacionario es la simplicidad. Los aerodeslizadores requieren mucho flujo de aire y solo pueden alcanzar una determinada altura. Por el contrario, los helicópteros son enormemente complejos y requieren que miles de piezas móviles estén calibradas a la perfección para alcanzar un estado de vuelo estacionario. Este último estudio podría hacer posible la impresión 3D de alas de vehículos capaces de mantener un vuelo estacionario estable y realizar cambios rápidos de dirección sin toneladas de piezas móviles e intrincadas.

Casos de uso de receptores de tensión potenciados por IA

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

Investigadores de receptores de tensión potenciados por IA

Este estudio fue presentado por investigadores del Instituto de Ciencias de Tokio. El informe fue dirigido por el profesor asociado Hiroto Tanaka e incluyó el trabajo de Hiroto Tanaka. Además, Tomoya Fujii colaboró ​​con el diseño del ala. Cabe destacar que los investigadores recibieron apoyo de la subvención JSPS KAKENHI para la investigación científica en áreas innovadoras "Ciencia de robots blandos" con el número de subvención JP18H05468.

Empresas que podrían beneficiarse de los receptores de tensión potenciados por IA

La capacidad de determinar con precisión y rapidez las condiciones del viento es una opción que muchas empresas podrían utilizar para mejorar sus ofertas. El uso de estos sensores en robots con alas batientes abre la puerta a que los fabricantes de drones amplíen esta tecnología para crear opciones más ágiles y únicas. A continuación, se muestra una empresa que puede lograr la tarea en los próximos meses.

Kratos Defense & Security Solutions Inc

Kratos Defense & Security Solutions Inc (KTOS + 0.54%) Ingresó originalmente al mercado en 1994 como proveedor de infraestructura de telecomunicaciones antes de cambiar su misión y objetivos a la fabricación de drones. La empresa tiene su sede en San Diego, California.

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

En la actualidad, Kratos es reconocido como un proveedor líder de drones y software militares. Las acciones de la empresa, KTOS, han experimentado un crecimiento constante durante el año debido a una variedad de factores, entre ellos, la innovación continua de la empresa en sus ofertas junto con la creciente demanda de drones de guerra automatizados y potenciados por IA.

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

El futuro de los receptores de tensión impulsados ​​por IA

Los ingenieros responsables del estudio de los sensores de tensión impulsados ​​por IA creen que queda mucho trabajo por hacer para garantizar que esta tecnología alcance su máximo potencial. Actualmente, el sector de los drones con alas todavía es un mercado incipiente.

Sin embargo, como las ventajas del vuelo con alas, como la estabilidad en el aire y los cambios rápidos de dirección, crean oportunidades únicas, se puede esperar que aparezca una mayor demanda de estos robots. Por ello, el equipo pretende realizar más estudios sobre condiciones de viento más complejas y combinaciones de diferentes ubicaciones de detección de tensión para optimizar su diseño.

Receptores de tensión impulsados ​​por IA: alas inteligentes

La introducción de receptores de tensión fiables y asequibles alimentados por IA en robots alados sin duda mejorará el rendimiento en todos los ámbitos. Este estudio acerca a la industria un paso más a imitar a la naturaleza y a desvelar antiguos misterios relacionados con el vuelo. En los próximos meses, este estudio podría conducir a la creación de muchas naves nuevas y capaces de aletear con alas.

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Referencia del estudio:

^{1. Kubota, K. y Tanaka, H. (2024). Clasificación del viento basada en aprendizaje automático mediante la deformación de las alas en robots biomiméticos que aletean: las estructuras flexibles biomiméticas mejoran la detección del viento. Sistemas Inteligentes Avanzados, 6(11), 2400473. https://doi.org/10.1002/aisy.202400473}