Diminutos drones inspirados en los murciélagos podrían ayudar en rescates

WORCESTER, Massachusetts, EE.UU. (AP) — No te dejes engañar por la máquina de niebla, las luces espeluznantes y los murciélagos falsos: el laboratorio de robótica del Instituto Politécnico de Worcester no está organizando una fiesta de Halloween.

Más bien se trata de un campo de pruebas para pequeños drones que pueden ser desplegados en misiones de búsqueda y rescate, incluso en condiciones oscuras, con humo o tormentas.

“Todos sabemos que cuando hay un terremoto o un tsunami, lo primero que se cae son es el tendido eléctrico. Muchas veces, es de noche, y no vas a esperar hasta la mañana siguiente para ir a rescatar a los sobrevivientes”, dijo Nitin Sanket, profesor asistente de ingeniería robótica. “Así que empezamos a mirar a la naturaleza. ¿Existe una criatura en el mundo que realmente pueda hacer esto?”.

Sanket y sus estudiantes encontraron la respuesta en los murciélagos y la sofisticada capacidad de estos mamíferos alados para ecolocalizar o navegar mediante el sonido reflejado. Con una subvención de la Fundación Nacional de Ciencias, están desarrollando pequeños robots aéreos, económicos y energéticamente eficientes que pueden volar donde y cuando los drones actuales no pueden operar.

El mes pasado, trabajadores de emergencia en Pakistán usaron drones para encontrar personas varadas en los tejados debido a inundaciones masivas. En agosto, un equipo de rescate utilizó un dron para encontrar a un hombre en California que se quedó dos días atrapado detrás de una cascada. Y en julio, los drones ayudaron a encontrar una ruta estable hacia tres mineros que pasaron más de 60 horas atrapados bajo tierra en Canadá.

Pero mientras los drones se están volviendo más comunes en las búsquedas y rescates, Sanket y otros investigadores quieren ir más allá de los robots individuales operados manualmente que se utilizan hoy en día. Un paso clave siguiente es desarrollar robots aéreos que puedan ser desplegados en enjambres y tomar sus propias decisiones sobre dónde buscar, dijo Ryan Williams, profesor asociado en Virginia Tech.

“Este tipo de despliegue —drones autónomos— es prácticamente nulo”, afirmó.

Williams abordó ese problema con un proyecto reciente que involucró programar drones para elegir trayectorias de búsqueda en coordinación con buscadores humanos.

Entre otras cosas, su equipo utilizó datos históricos de miles de casos de personas desaparecidas para crear un modelo que predice cómo se comportaría alguien si se perdiera en el bosque.

“Y luego usamos ese modelo para localizar mejor nuestros drones, para buscar en lugares con mayores probabilidades de encontrar a alguien”, explicó.

En el laboratorio de robótica de Worcester, el proyecto de Sanket aborda otras limitaciones de los drones actuales, incluyendo su tamaño y capacidades de percepción.

“Los robots actuales son grandes, voluminosos, caros y no pueden trabajar en todo tipo de escenarios”, comentó.

En cambio, su dron cabe en la palma de su mano, está hecho principalmente de materiales económicos de grado hobby y puede operar en la oscuridad. Un pequeño sensor ultrasónico, no muy diferente de los utilizados en los grifos automáticos de los baños públicos, imita el comportamiento de los murciélagos, emitiendo un pulso de sonido de alta frecuencia y usando el eco para detectar obstáculos en su camino.

Durante una demostración reciente, un estudiante usó un control remoto para lanzar el dron en una habitación bien iluminada y luego nuevamente después de apagar todas las luces excepto una tenue luz roja. Al acercarse a una pared de plexiglás transparente, el dron se detenía y retrocedía repetidamente, incluso con las luces apagadas y con niebla y nieve falsa pululando en el aire.

“Actualmente, los robots de búsqueda y rescate son principalmente operativos a plena luz del día”, señaló Sanket. “El problema es que las búsquedas y rescates son trabajos aburridos, peligrosos y sucios que ocurren muchas veces en la oscuridad”.

Pero el desarrollo no fue completamente fluido. Los investigadores se dieron cuenta de que el ruido de las hélices del robot murciélago interfería con el ultrasonido, lo que requirió carcasas impresas en 3D para minimizar la interferencia. También utilizaron inteligencia artificial para enseñar al dron cómo filtrar e interpretar las señales de sonido.

Aún así, hay un largo camino por recorrer para igualar a los murciélagos, que pueden contraer y comprimir sus músculos para escuchar solo ciertos ecos y pueden detectar algo tan pequeño como un cabello humano desde varios metros de distancia.

“Los murciélagos son asombrosos”, dijo Sanket. “No estamos ni cerca de lo que la naturaleza ha logrado, pero el objetivo es que algún día, en el futuro, lleguemos allí y estos sean útiles para su despliegue en la naturaleza”.

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Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.

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