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  • Robôs semelhantes à vida logo se tornarão realidade

    Um robô softworm controlado por computador de matéria mole, capaz de produzir três comportamentos. Crédito:Garrad et al., Sci. Robô. 4, eaaw6060 (2019)

    Robôs semelhantes à vida que podem tomar decisões, adaptar-se ao ambiente e aprender, estão um passo mais perto, graças a uma equipe da Universidade de Bristol que demonstrou uma nova maneira de incorporar computação em materiais robóticos macios. Este novo avanço, publicado em Ciência Robótica , poderia criar novas possibilidades robóticas para monitoramento ambiental, limpeza da poluição, entrega de drogas, dispositivos protéticos, Compósitos biossensores e autocurativos vestíveis.

    Até aqui, a complexidade e a variedade de comportamentos aprendidos que podem ser criados usando apenas abordagens de controle baseadas em materiais foram limitadas.

    Inspirando-se na biologia, o conceito de Soft Matter Computers (SMCs) visa imitar o funcionamento do sistema vascular, onde hormônios como a adrenalina são liberados na corrente sanguínea e se dispersam por todo o corpo. Quando detectado por um receptor, os hormônios então desencadeiam respostas em partes específicas do corpo, como aumento do fluxo sanguíneo nos músculos do vôo e dilatação das pupilas nos olhos.

    Agora, pesquisadores da Faculdade de Engenharia de Bristol, liderado pelo professor de robótica Jonathan Rossiter, demonstraram com sucesso um novo mecanismo que permitiu a computação a ser incorporada em três soft robôs. No papel, a equipe descreve como um receptor de fluido condutor (CFR) é um bloco de construção viável e fundamental para uma variedade de SMCs e robôs de última geração.

    No futuro, computadores de matéria mole podem espelhar esse processo, traduzindo informações dentro da estrutura de uma fita fluídica que viaja pelo corpo mole do robô, e então é detectado por um receptor apropriado e então gera uma saída.

    Vídeo de um worm robótico macio programado por um computador interno de matéria mole. Crédito:Garrad et al., Sci. Robô. 4, eaaw6060 (2019)

    O professor Rossiter disse:"Demos um passo importante em direção ao totalmente suave, robôs autônomos e materiais inteligentes para ir além das relações estímulo-resposta que poderiam permitir os comportamentos inteligentes vistos em organismos vivos. Os robôs macios podem se tornar ainda mais realistas; capaz de se adaptar independentemente ao seu ambiente e pode demonstrar a diversidade de comportamentos vistos no mundo natural. "

    • Um conceito para um totalmente suave, robô em forma de lagartixa totalmente autônomo com controle integrado de computador de matéria mole (SMC). O bloco de construção do SMC é o receptor de fluido condutor (direita). Dois eletrodos são conectados em série com uma carga elétrica. Quando o fluido condutor é injetado na região entre esses eletrodos, a carga está ligada. Crédito:Garrad et al., Sci. Robô. 4, eaaw6060 (2019)

    • Um computador de matéria mole composta com dois receptores (CFR1 e CFR2). Em i), a bomba mecânica está desligada, significando que a entrada para CFR1 também está desligada. Em ii), a entrada mecânica está ligada, conectando CFR1 e fazendo com que a corrente flua. Essa corrente aciona o motor da bolsa dentro do diodo eletro-fluídico. Em iii), a pressão gerada pelo diodo eletro-fluídico avançou o fluido condutor além do CFR2, desligar o display. Em iv), interruptor mecânico é liberado, desligando CFR1. A saída permanece desligada enquanto o fluido dentro do diodo eletro-fluídico retorna à sua posição inicial. Crédito:Garrad et al., Sci. Robô. 4, eaaw6060 (2019)

    Vídeo de uma garra robótica macia programada por um computador interno de matéria macia. Crédito:Garrad et al., Sci. Robô. 4, eaaw6060 (2019)
    Vídeo de um atuador de liga com memória de forma rígida programado por um computador de matéria mole, demonstrando a adaptabilidade do computador para uso em sistemas robóticos flexíveis e rígidos. Crédito:Garrad et al., Sci. Robô. 4, eaaw6060 (2019)
    Vídeo de um único receptor no computador de matéria mole. Crédito:Garrad et al., Sci. Robô. 4, eaaw6060 (2019)



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