Pesquisadores em materiais robóticos visam controlar artificialmente a locomoção de animais para enfrentar os desafios existentes para a atuação, requisitos de controle e potência em robótica leve. Em um novo relatório em Avanços da Ciência , Nicole W. Xu e John O. Dabiri nos departamentos de bioengenharia, a engenharia civil e ambiental e a engenharia mecânica da Universidade de Stanford apresentaram um robô biohíbrido que usava microeletrônica a bordo para induzir a natação em águas-vivas vivas. Eles mediram a capacidade de aumentar substancialmente a propulsão, conduzindo as contrações do corpo em uma faixa de frequência ideal mais rápido do que o comportamento natural. A manobra aumentou a velocidade de natação em quase três vezes, embora com apenas um aumento de duas vezes no gasto metabólico do animal e 10 mW de entrada de energia externa para a microeletrônica. O robô biohíbrido usou de 10 a 1000 vezes menos energia externa por massa do que robôs aquáticos relatados anteriormente. A capacidade pode melhorar o escopo de desempenho de robôs biohíbridos em relação ao desempenho nativo, com aplicações potenciais como robôs biohíbridos de monitoramento oceânico.

As medusas são um organismo modelo atraente para formar veículos subaquáticos com eficiência energética devido ao seu baixo custo de transporte (COT). Os robôs biomiméticos existentes de animais nadadores que são inteiramente construídos com materiais de engenharia podem atingir velocidades comparáveis ​​aos animais naturais, mas com ordens de magnitude menos eficientes do que águas-vivas. Robôs de água-viva bio-híbridos podem, portanto, integrar animais vivos para enfrentar os desafios existentes da robótica leve. Os pesquisadores podem usar a estrutura da água-viva para atuação e resolver os requisitos de energia, explorando comportamentos alimentares naturais, onde extraem energia química da presa in situ. A abordagem também pode permitir a recuperação de danos por meio de processos naturais de cicatrização de feridas inerentes ao animal, controlar a locomoção animal e permitir estudos adicionais da biomecânica de organismos vivos em experimentos controlados pelo usuário. Neste estudo, Xu e Dabiri usaram um sistema de microeletrônica para controlar externamente uma água-viva viva e formar um robô biohíbrido para o avanço da ciência e da engenharia da locomoção aquática.

Para ativar a água-viva como um andaime natural, a equipe usou o metabolismo basal do próprio animal para reduzir os requisitos adicionais de energia e alavancou seus músculos para a atuação enquanto confiava nas propriedades de autocura e regeneração do tecido para aumentar a tolerância a danos. A equipe formulou a hipótese de que o aumento das frequências de contração do sino das águas-vivas poderia aumentar a velocidade de natação até um limite. Portanto, eles controlavam externamente a frequência dos pulsos em animais que nadavam livremente medindo a velocidade de nado e o consumo de oxigênio para calcular o custo de transporte (COT) e testar sua hipótese de trabalho. Anteriormente, esses exames só eram possíveis por meio de modelos computacionais ou teóricos.

Xu et al. selecionou Aurelia aurita como organismo modelo; uma espécie achatada de água-viva contendo um sino mesogleal flexível e uma monocamada de músculos coronais e radiais que revestem a superfície subumbrelar. Para nadar, os organismos contraíram músculos para diminuir o volume da cavidade subumbrelar e ejetar água para fornecer uma força motriz ao lado de contribuições adicionais de recaptura de energia passiva e propulsão baseada na sucção. Para iniciar essas contrações musculares, a água-viva ativou qualquer um de seus marcapassos leves localizados nos órgãos sensores conhecidos como ropalia ao longo da margem do sino. Esses agrupamentos de nervos ativaram toda a rede nervosa motora para causar propagações de ondas musculares bidirecionais que se originaram dos marcapassos ativados durante a propagação natural.

Integração de design robótico em água-viva viva e validação de dispositivo

Os cientistas primeiro projetaram um portátil, controlador de natação microeletrônico autônomo para gerar uma onda de pulso quadrada e estimular as contrações musculares de 0,25 Hz a 1,00 Hz. Eles compuseram o controlador com um mini-processador TinyLily e uma célula de polímero de lítio de 10 mAh. Para confirmar visualmente o sinal elétrico, Xu et al. conectou os fios em série aos diodos emissores de luz (LEDs) TinyLily. Eles então inseriram eletrodos bilateralmente no tecido subumbrelar e mantiveram o sistema naturalmente flutuante com arruelas de aço inoxidável e cortiça. Para validar que o controlador de natação pode controlar externamente as contrações do sino da água-viva, os cientistas desenvolveram um método para rastrear o movimento da margem do sino. Por esta, eles completaram três conjuntos de experimentos, (1) para observar as contrações endógenas do organismo na ausência de quaisquer distúrbios, (2) para observar se a incorporação mecânica de eletrodos inativos afetou o comportamento natural do animal e (3) para testar os protocolos de estimulação para confirmar as contrações dirigidas externamente.

Eles descobriram que o comportamento animal natural (ou contração endógena) era irregular, com alta variabilidade da taxa de pulso - incluindo uma frequência de pico média de 0,16 Hz. Um eletrodo inativo não alterou significativamente os espectros de frequência, enquanto as contrações dirigidas externamente mostraram um limite fisiológico das contrações musculares da água-viva entre 1,4 Hz a 1,5 Hz. A equipe conduziu testes de natação com o sistema implantado em um tanque de água salgada e normalizou as velocidades de natação medidas para levar em conta a variação no tamanho do animal. Eles escalaram a velocidade de natação normalizada pela média da velocidade normalizada na ausência de estimulação (ou seja, 0 Hz) para determinar o fator de intensificação. O fator de aprimoramento máximo foi de até 2,8 vezes a velocidade natural de natação dos animais, ou seja, a velocidade de natação aumentou em até 2,8 vezes usando microeletrônica a bordo.

Consumo de energia do dispositivo altamente eficiente

A água-viva controlada artificialmente requer energia externa do sistema microeletrônico e energia interna do próprio metabolismo dos animais. Quando conduzido em frequências crescentes, o sistema microeletrônico da água-viva robótica biohíbrida consumiu mais Watts por kg. Contudo, em comparação com os robôs existentes, este robô biohíbrido usou até 1000 vezes menos energia externa. Xu et al. comparou este protótipo com o raio medusoide e robótico feito de cardiomiócitos de rato semeados em suportes de silício, e com robôs puramente mecânicos, bem como veículos subaquáticos autônomos (AUVs). Além dos benefícios econômicos de baixo consumo de energia externa por massa do robô biohíbrido, o sistema microeletrônico custa menos de US $ 20 em componentes disponíveis comercialmente. A eletrolocalização também foi inespecífica e os animais se recuperaram imediatamente após os experimentos.

The new capability of external control allowed Xu et al. to address the relationship between swimming frequency and metabolic rate. Oxygen consumption rates followed a similar pattern to enhanced swimming speeds, and the scientists calculated the equivalent cost of transport using both experimental metabolic rates and experimental swimming speeds. The COT increased at mid-range frequencies and decreased at high external stimulation frequencies. The results showed that enhanced jellyfish swimming did not cause undue cost to the metabolism or health of the animal.

The main robotic limit of the study was the power requirement of the microelectronic system relative to animal versus microelectronic power needs. Further improvement to microelectronics can decrease the energetic costs and extended studies can also strive to minimize endogenous animal contractions without harming the organism to improve controllability of live-animal-based biohybrid robots. The artificial control of jellyfish can expand ocean monitoring techniques with improved controllability by incorporating microelectronic sensors to leverage the existing tagging technology.

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