p E se drones e carros autônomos tivessem os "sentidos de aranha" do Homem-Aranha? p Eles podem realmente detectar e evitar objetos melhor, diz Andres Arrieta, professor assistente de engenharia mecânica na Purdue University, porque eles processariam as informações sensoriais mais rapidamente.

p Melhores capacidades de detecção tornariam possível aos drones navegar em ambientes perigosos e aos carros prevenir acidentes causados ​​por erro humano. A tecnologia de sensor de última geração atual não processa dados rápido o suficiente - mas a natureza sim.

p E os pesquisadores não teriam que criar uma aranha radioativa para dar às máquinas autônomas habilidades de detecção de super-heróis.

p Em vez de, Os pesquisadores da Purdue construíram sensores inspirados em aranhas, morcegos, pássaros e outros animais, cujos verdadeiros sentidos de aranha são terminações nervosas ligadas a neurônios especiais chamados mecanorreceptores.

p As terminações nervosas - mecanossensores - apenas detectam e processam informações essenciais para a sobrevivência de um animal. Eles vêm na forma de cabelo, cílios ou penas.

p "Já existe uma explosão de dados que os sistemas inteligentes podem coletar - e essa taxa está aumentando mais rápido do que a computação convencional seria capaz de processar, "disse Arrieta, cujo laboratório aplica os princípios da natureza ao projeto de estruturas, variando de robôs a asas de aeronaves.

p "A natureza não precisa coletar todos os dados; ela filtra o que precisa, " ele disse.

p Muitos mecanossensores biológicos filtram dados - as informações que recebem de um ambiente - de acordo com um limite, como mudanças na pressão ou temperatura.

p Mecanossensores peludos de aranha, por exemplo, estão localizados em suas pernas. Quando uma teia de aranha vibra em uma frequência associada a uma presa ou companheiro, os mecanossensores detectam, gerando um reflexo na aranha que então reage muito rapidamente. Os mecanossensores não detectariam uma frequência mais baixa, como a poeira na web, porque não é importante para a sobrevivência da aranha.

p A ideia seria integrar sensores semelhantes diretamente na casca de uma máquina autônoma, como uma asa de avião ou a carroceria de um carro. Os pesquisadores demonstraram em um artigo publicado em ACS Nano que mecanossensores projetados inspirados nos pêlos das aranhas podem ser personalizados para detectar forças predeterminadas. Na vida real, essas forças estariam associadas a um determinado objeto que uma máquina autônoma precisa evitar.

p Mas os sensores que desenvolveram não apenas detectam e filtram em uma taxa muito rápida, eles também calculam, e sem precisar de fonte de alimentação.

p "Não há distinção entre hardware e software na natureza; está tudo interconectado, "Disse Arrieta." Um sensor serve para interpretar os dados, bem como coletar e filtrar. "

p Na natureza, uma vez que um determinado nível de força ativa os mecanorreceptores associados ao mecanossensor cabeludo, esses mecanorreceptores computam informações ao alternar de um estado para outro.

p Pesquisadores Purdue, em colaboração com a Nanyang Technology University em Singapura e ETH Zürich, projetaram seus sensores para fazer o mesmo, e usar esses estados ligado / desligado para interpretar os sinais. Uma máquina inteligente reagiria de acordo com o que esses sensores computam.

p Esses mecanossensores artificiais são capazes de detectar, filtrando e computando muito rapidamente porque são rígidos, Disse Arrieta. O material do sensor é projetado para mudar rapidamente de forma quando ativado por uma força externa. A mudança de forma faz com que as partículas condutoras dentro do material se aproximem umas das outras, que então permite que a eletricidade flua através do sensor e carregue um sinal. Este sinal informa como o sistema autônomo deve responder.

p "Com a ajuda de algoritmos de aprendizado de máquina, poderíamos treinar esses sensores para funcionar de forma autônoma com consumo mínimo de energia, "Arrieta disse." Também não há barreiras para a fabricação desses sensores em uma variedade de tamanhos. "