La robótica ha tenido más avances combinados, en los últimos años, de los que se le han presentado en todo el resto de su historia. Cada vez se descubren nuevos caminos, medios y técnicas para refinar las tecnologías y hacer que no solo sean más funcionales, sino también más independientes.
Con frecuencia, los científicos se han inclinado a estudiar las estructuras animales en la naturaleza y a tratar de imitarlas en sus creaciones robóticas ¿Por qué? Simple, las criaturas actuales cuentan con modelos estructurales de su cuerpo que les permiten moverse con libertad en su terreno y prosperar en él.
Por ello, si uno desea hacer un robot que pueda moverse con facilidad en el mundo ¿por qué no hacer que imite las características de una especie que claramente ya ha probado –a través de su mera existencia– que su método es exitoso? En la Tierra existen demasiadas criaturas de las que escoger, pero pocas son capaces de adaptarse a casi cualquier tipo de superficies. Es por este motivo que la estructura física de la mosca poco a poco ha comenzado a relucir.
Las moscas podrían tener la respuesta que buscábamos
Como lo mencionamos, las moscas cuentan con una estructura física privilegiada. Después de todo, estas no solo son capaces de volar, sino que sus patas les permiten sujetarse y moverse por casi cualquier tipo de superficies.
Con esto claro, los investigadores Semih Günel, Helge Rhodin, Daniel Morales, João H Campagnolo, Pavan Ramdya y Pascal Fua tomaron en sus manos la tarea de comprender y utilizar toda la información que podía proveernos el cuerpo de este insecto.
Para poder registrar cada movimiento y comprender qué es lo que los vuelve tan eficaces fue necesario llevar a cabo un experimento. En este, un equipo especializado con cámaras, y un dispositivo de análisis conocido como DeepFly3D, rodeando a un solo espécimen de mosca, capturaron todos y cada uno de los puntos de interés que podrían ayudar a explicar la ciencia detrás de su movimiento.
El rol de la neurociencia y la ciencia robótica en este estudio
Para poder llevar esto a cabo, fue necesario que dos ciencias se unieran bajo este mismo fin. Por un lado, la ciencia robótica debió ayudar con el desarrollo del robot a imagen y semejanza de la estructura de la Drosophila melanogaster (mosca de la fruta) y también con la programación del mismo, según las especificaciones obtenidas.
Sin embargo, ha sido la neurociencia la encargada de registrar los rastros conductuales y analíticos de las moscas. Gracias a ellos, se podría alimentar a las máquinas no solo con los movimientos, sino con las reacciones naturales de los insectos a los eventos externos. De este modo, el equipo podría interactuar de un modo mucho más natural con lo que lo rodea.
El Deep learning será el puente que unirá las disciplinas
A través del Deep learning, los robots tipo mosca podrían, no solo interactuar con su ambiente, sino, tomar decisiones por su cuenta y aprender del mismo con cada interacción. De este modo, se estarían creando equipos más pequeños, móviles, funcionales e inteligentes.
Lo primero permitiría que su uso se extendiera con más rapidez y que estos pudieran acceder a áreas antes inaccesibles. Asimismo, su funcionalidad se vería incrementada ya que, al poder reposar sobre básicamente cualquier superficie, los equipos podrían aumentar sus tiempos de uso y funcionar durante periodos más largos entre cada recarga.
Referencia:
DeepFly3D, a deep learning-based approach for 3D limb and appendage tracking in tethered, adult Drosophila: doi:10.7554/eLife.48571
