Archivo de la categoría: Robótica

Una empresa de EE UU diseña un avión inflable para volar en Venus

El VAMP (Venus Atmospheric Maneuverable Platform en inglés, de Plataforma Atmosférica Maniobrable en Venus) podría viajar al planeta vecino en 2021 si la NASA lo selecciona en su programa Nuevas Fronteras

En la superficie de Venus hay una temperatura de 460 grados centígrados, más que suficiente para fundir el plomo, y la presión es de 90 atmósferas (más o menos igual que en el océano terrestre a 900 metros de profundidad). La densa atmósfera rica en ácido sulfúrico en ese planeta con un potente efecto invernadero complica aún más las cosas. En tales condiciones, las sondas espaciales que han logrado llegar al suelo han funcionado menos de dos horas, como mucho, y la investigación del planeta vecino se ha basado en naves en órbita allí.

Pero una empresa estadounidense, Northrop, está desarrollando una alternativa nueva de vehículo para la exploración espacial: un avión no tripulado inflable, propulsado, que podría volar durante un año a media altura en Venus. La idea está verde todavía desde el punto de vista del desarrollo de tecnologías necesarias y de ensayos con prototipos. Pero sus responsables son optimistas y aspiran a salir airosos en la selección que hará la NASA, el próximo otoño, en el programa Nuevas Fronteras de misiones planetarias futuristas, con una financiación de hasta 880 millones de euros y para estar listas hacia 2021.

El avión, denominado VAMP (siglas, en inglés, de Plataforma Atmosférica Maniobrable en Venus), de 55 metros de envergadura, partiría de la Tierra en un cohete convencional, viajará en una nave interplanetaria, se desplegaría al llegar al planeta rellenándose de algún gas, como hidrógeno, y empezaría a volar con unos 50 kilos instrumentos científicos a bordo.

“El VAMP es un aeroplano inflable muy grande, pero increíblemente ligero, que integra diferentes capacidades de Northrop Grumman en aviones no tripulados desplegables, semiflotantes, y en tecnología espacial, en un vehículo de exploración planetaria único”, señala la empresa, destacando que el objetivo es hacer “un vehículo de ágil maniobrabilidad, velocidad, resistencia y capacidad de llevar carga útil”. El avión, señala, podría volar entre varios meses y un año por la atmósfera de Venus, “combinando fases de vuelo propulsado y de planeo” a una altura de entre 55 y 70 kilómetros sobre la superficie.

A esa altura, las condiciones mejoran mucho respecto al suelo: la presión es similar a la que hay en la superficie terrestre, y la temperatura ronda los 15 grados centígrados, explica Space.com. Aunque las densas nubes de ácido sulfúrico siguen siendo un problema que exige soluciones radicales, por ejemplo, en materiales. El VAMP, volando allí, permitiría tomar datos científicos importantes acerca de la atmósfera y su interacción con la superficie. Pero el vehículo tendría que realizar con éxito ensayos con prototipos en entornos más o menos equiparables a los de destino para tener alguna opción en la próxima selección de la NASA, añade Space.com, citando a SpaceNews.

“Varias sondas de descenso de la antigua Unión Soviética aterrizaron en Venus. Solo fueron capaces de enviarnos información durante un corto período de tiempo porque las temperaturas extremadamente altas y la presión en la superficie allí fundieron y aplastaron las sondas”, recuerdan los expertos del Centro de Procesamiento Infrarrojo y Análisis (Caltech, EE UU) en su web Cool Cosmos. “El 15 de diciembre de 1970, la nave automática soviética Venera 7 se convirtió en el primer artefacto que aterrizó en otro planeta. Midió la temperatura de la atmósfera en Venus. En 1972, la Venera 8 tomó datos atmosféricos y de la superficie durante 50 minutos tras aterrizar y, el 22 de octubre de 1975, la Venera 9 descendió allí y tomó la primera fotografía de cerca del suelo venusiano”, continúan los expertos de Cool Cosmos. La sonda que más ha durado funcionando en el suelo de Venus fue la Venera 12, que envió datos durante 110 minutos, en 1978.

Desde el espacio, y mucho más recientemente, dos sondas espaciales han permitido conocer el planeta vecino gracias a los datos tomados durante años en órbita allí: la Magellan, de la NASA, estuvo dando vueltas a Venus desde 1990 a 1994 y su exploración con radar de la superficie permitió, por ejemplo, confeccionar un mapa detallado. Desde abril de 2006 hasta diciembre de 2014, ha sido la muy fructífera Venus Express, de la Agencia Europea del Espacio (ESA), la última misión en ese mundo vecino. En total, casi 40 misiones de exploración han tenido éxito total o parcial en Venus.

 

 

La alternativa de los investigadores de Northrup es ese dron superligero para volar por la infernal atmósfera venusiana. “El VAMP utilizaría motores alimentados por paneles solares y el calor emitido por la desintegración de un poco de plutonio-238 radiactivo”, explicaba el año pasado la web PhysOrg. Por la noche, el avión planearía y, dados los fortísimos vientos de Venus, los expertos han calculado que podría dar una vuelta completa al planeta cada seis días. Los datos tomados podrían ser enviados a la Tierra a través de la nave interplanetaria en la que el avión habría viajado hasta Venus, que se quedaría allí en órbita haciendo re repetidor de comunicaciones. El objetivo de una misión así comprender mejor la atmósfera del planeta y, si tuviese éxito, podría ser la base de futuros drones de investigación en otros cuerpos del Sistema solar, como Marte o incluso la luna Titán de Saturno.

Fuente: El País. Aportado por Eduardo J. Carletti

Más información:

Un paso importante en la inteligencia artificial

Investigadores en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación de la UCSB están buscando crear cerebros informáticos más inteligentes haciéndolos más similares al nuestro

En lo que marca un importante paso adelante para la inteligencia artificial, los investigadores de la Universidad de California en Santa Bárbara han demostrado la funcionalidad de un circuito neuronal artificial simple. Por primera vez, se probó un circuito de aproximadamente 100 sinapsis artificiales para llevar a cabo una versión sencilla de una tarea humana típica: la clasificación de imágenes.

«Es un paso pequeño pero importante», dijo Dmitri Strukov, profesor de ingeniería eléctrica e informática. Con el tiempo, y más avances, los circuitos se pueden expandir y ampliar hasta acercarse a algo así como el cerebro humano, que tiene 1015 (mil billones) de conexiones sinápticas.

A pesar de sus errores y su potencial de imperfección, el cerebro humano sigue siendo un modelo de poder y eficiencia computacional para ingenieros como Strukov y sus colegas, Mirko Prezioso, Farnood Merrikh-Bayat, Brian Hoskins y Gina Adam. Esto es porque el cerebro puede lograr ciertas funciones en una fracción de segundo, lo que a las computadoras les requeriría mucho más tiempo y energía llevarlas a cabo.

¿Cuáles son estas funciones? Bueno, usted está realizando algunos de ellas en este momento. Al leer esto, su cerebro está haciendo en fracciones de segundo innumerables decisiones sobre las letras y símbolos que usted ve, clasificando sus formas y posiciones relativas entre sí, y derivando diferentes niveles de significado a través de muchos canales de contexto, en menor tiempo que el necesario para escanear esta impresión. Cambie la fuente, o incluso la orientación de las letras, y es probable que todavía sea capaz de leer esto y obtener el mismo significado.

En la demostración de los investigadores, el circuito que implementa la red neuronal artificial rudimentaria pudo clasificar con éxito tres letras («z», «v» y «n») a partir de sus imágenes, cada letra con diferentes estilos o saturadas de «ruido». En un proceso similar a la manera en que los seres humanos escogemos a nuestros amigos a partir de una multitud, o encontramos la tecla correcta en un conjunto de llaves similares, el circuito neuronal sencillo pudo clasificar correctamente las imágenes simples.

«Si bien el circuito era muy pequeño en comparación con las redes prácticas, es lo suficientemente grande como para demostrar el concepto de practicidad», dijo Merrikh-Bayat. Según Gina Adán, si crece el interés en la tecnología, la investigación tomará impulso.

«Y, mientras se propongan más soluciones a los retos tecnológicos de esta tecnología, ésta podrá llegar antes al mercado», dijo.

La clave de esta tecnología es el memristor (una combinación de «memoria» y «resistor»), un componente electrónico cuya resistencia cambia dependiendo de la dirección del flujo de la carga eléctrica. A diferencia de los transistores convencionales, que dependen de la deriva y difusión de electrones y sus huecos a través del material semiconductor, la operación del memristor se basa en el movimiento iónico, similar a la forma en que las células neurales humanas generan señales eléctricas neuronales.

«El estado de la memoria es almacenado como un perfil de la concentración específica de defectos que se pueden mover hacia atrás y adelante en el memristor», dijo Strukov. El mecanismo de memoria iónico tiene varias ventajas con respecto a las memorias sólo a base de electrones, que lo hace muy atractivo para su aplicación en redes neuronales artificiales, añadió.

«Por ejemplo, muchas configuraciones diferentes de perfiles iónicos resultan en un continuo de estados de memoria y por lo tanto una funcionalidad analógica de la memoria», dijo. «Los iones también son mucho más pesados que los electrones y no hacen túnel (efecto cuántico) fácilmente, lo que permite un agresivo escalado de los memristores sin sacrificar sus propiedades analógicas.»

En esto es donde la memoria analógica triunfa sobre la memoria digital: con el fin de lograr la misma funcionalidad tipo cerebro humano con la tecnología convencional, el dispositivo resultante tendría que ser enorme; plagado de multitud de transistores que requerirían mucha más energía.

«Las computadoras clásicas siempre encontrarán un ineludible límite a una computación cerebral eficiente en su propia arquitectura», dice el investigador principal, Prezioso. «Esta tecnología basada en memristores se basa en un camino completamente diferente inspirado en el cerebro biológico para llevar a cabo el cálculo.»

Para ser capaz de acercarse a la funcionalidad del cerebro humano, sin embargo, se necesitarían muchos más memristores para construir redes neuronales más complejas que puedan hacer el mismo tipo de cosas que podemos hacer sin apenas esfuerzo y energía, tales como identificar las diferentes versiones de la misma cosa o inferir la presencia o la identidad de un objeto no en base al objeto en sí, sino en otras cosas en una escena.

Ya existen aplicaciones potenciales para esta tecnología emergente, tales como el proceso de imágenes para medicina, mejorar los sistemas de navegación o incluso en búsquedas basadas en imágenes y no en el texto. El circuito compacto de alta eficiencia energética que los investigadores están tratando de crear implicaría también recorrer un largo camino para crear la clase de computadoras de alto rendimiento y dispositivos de almacenamiento de memoria que se continuarán buscando mucho tiempo luego de que la proliferación de transistores digitales predicha por la Ley de Moore se vuelva demasiado difícil de manejar para la electrónica convencional.

«Lo interesante es que, a diferencia de las soluciones más exóticas, no es difícil imaginar esta tecnología integrada en unidades de procesamiento comunes y dar un impulso serio a los ordenadores del futuro», dice Prezioso.

 

 

Mientras tanto, los investigadores continuarán mejorando el rendimiento de los memristores, escalando la complejidad de los circuitos, y enriqueciendo la funcionalidad de la red neural artificial. El siguiente paso sería integrar una red neuronal de memristores con tecnología de semiconductores convencionales, lo que permitirá manifestaciones más complejas y permitir que este primitivo cerebro artificial haga cosas más complicadas y variadas. Idealmente, de acuerdo con el científico de materiales Hoskins, este cerebro consistiría en billones de este tipo de dispositivos integrados verticalmente uno arriba de otro.

«Hay muchas aplicaciones potenciales; esto sin duda nos da toda una nueva forma de pensar», dijo.

Konstantin Likharev del Departamento de Física y Astronomía de la Universidad de Stony Brook también llevó a cabo investigación para este proyecto. Los hallazgos de los investigadores se han publicado en la revista Nature.

Fuente: EurekAlert. Aportado por Eduardo J. Carletti

Más información:

Robots minúsculos trepan paredes transportando más de 100 veces su peso

Las grandes cosas vienen en paquetes pequeños. Los pequeños robots que se observan en el video pueden transportar cosas que pesan más de 100 veces su propio peso. Estos robots súper fuertes —construidos por ingenieros mecánicos de la Universidad de Stanford en California— se presentarán el próximo mes en la Conferencia Internacional de Robótica y Automatización (International Conference on Robotics and Automation) en Seattle, Washington

El secreto está en el mecanismo adhesivo que se ha colocado en los pies de los robots. Su diseño está inspirado en los geckos, que tienen legendarias habilidades para escalar en el reino animal. El mecanismo adhesivo está cubierto de pequeños filamentos de goma que se agarran firmemente sobre la pared cuando los robots trepan. Cuando se les aplica presión, los filamentos se curvan, aumentan el área de su superficie, y con ello su capacidad de adhesión. Cuando el robot retira su pie hacia arriba, los filamentos se enderezan y entonces se desprenden con facilidad.

Los robots también se mueven con un estilo que se tomó prestado de la biología. Al igual que algunos gusanos, el robot desliza una almohadilla hacia adelante, mientras que otra permanece en el lugar para dar apoyo a la pesada carga. Esto ayuda a evitar que el robot caiga por errar un paso, y lo sostiene sin necesidad de utilizar una preciosa energía.

Levantar objetos pesados

Todo esto le aporta a los robots una importante fuerza. Por ejemplo, un robot de 9 gramos puede izar más de un kilogramo mientras sube. En este video está llevando cargado a Stickybot, el primer gecko robot construido en el laboratorio de Stanford en el año 2006.

Otro pequeño robot escalador pesa sólo 20 miligramos, pero puede llevar a 500 miligramos, una carga de más o menos la escala de un clip de papel de alambre. El ingeniero Elliot Hawkes construyó el robot bajo el microscopio, utilizando pinzas para juntar las piezas.

La proeza de fortaleza más impresionante viene de un robot terrestre apodado µTug. A pesar de que pesa sólo 12 gramos, puede arrastrar un peso 2.000 veces mayor: «lo mismo que arrastrar una ballena azul», explica David Christensen, quien está en el mismo laboratorio.

El equipo cree que en el futuro unas máquinas como éstas podrían ser útiles para transportar cosas pesadas en las fábricas o en la construcción. También podrían ser útiles en caso de emergencias: por ejemplo, se podría llevar una escalera de soga hasta una persona atrapada en un piso alto en un edificio en llamas.

 

 

Pero para tareas como éstas, los ingenieros pueden tener que empezar a colocar sus adhesivos en robots todavía más grandes, y por lo tanto más potentes. «Si usted se da la oportunidad, puede hacer algunas cosas muy sorprendentes», dice Christensen.

Fuente: New Scientist y Univ. Stanford. Aportado por Eduardo J. Carletti

Más información: