Francis en ¡Eureka!: Robots biomiméticos de Boston Dynamics

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El audio de mi sección ¡Eureka! en La Rosa de los Vientos, Onda Cero, ya está disponible. Si te apetece escucharlo, sigue este enlace. Como siempre, una transcripción libre del audio.

Los militares necesitan robots capaces de moverse en un campo de batalla por un terreno con todo tipo de accidentes (arena, rocas, fango, nieve, etc). Los proyectos DARPA son los mayores impulsores de la robótica móvil¿Cómo se logra desarrollar este tipo de robots todo terreno? Los robots todo terreno son un gran reto para los ingenieros. Para diseñar estos robots se suele imitar el comportamiento de animales, es decir, se usa la  biomimética. La selección natural durante cientos de millones de años ha permitido que muchos animales evolucionen hasta adquirir sistemas de locomoción realmente sorprendentes y muy eficientes en consumo energético. Muchos ingenieros especialistas en robótica se inspiran o tratan de imitar estos sistemas de locomoción en sus proyectos. Siempre, el primer paso es estudiar la biomecánica del movimiento del animal, desvelar sus secretos para poderlos incorporar al diseño del robot. Hoy vamos a hablar de los robots biomiméticos de la compañía Boston Dynamics, fundada por el ingeniero Marc Raibert del Instituto Técnico de Georgia (el Georgia Tech) situado en Atlanta (EEUU), que recientemente ha sido noticia por la publicación en la prestigiosa revista Science de su último robot.

Lograr que un robot camine por la arena del desierto no es fácil. Muchos oyentes recordarán lo que le pasó a Spirit, el rover marciano de la NASA, que quedó atrapado en la arena de Marte en mayo de 2009. Spirit tenía seis ruedas todo terreno pero no pudo escapar. El nuevo robot de la compañía Boston Dynamics hubiera podido escapar de la arena por que no utiliza ruedas sino patas. Se llama RHex y es un hexápodo. Cada una de sus seis patas imita el movimiento de las patas del lagarto de cola de cebra (Callisaurus draconoides), un lagarto que se mueve a gran velocidad sobre la arena del desierto sin hundirse. El movimiento de las patas de este lagarto es parecido a las brazadas de un nadador en el agua de una piscina, casi es como si el lagarto “nadara sobre la arena”. Los investigadores han estudiado en detalle las fuerzas que ejercen las patas sobre los granos de arena y las han utilizado para diseñar la forma y el algoritmo de control de cada pata del robot. RHex es un pequeño robot de 13 centímetros y 150 gramos, pero es capaz de moverse a 2,5 kilómetros por hora sobre arena. Si el rover Spirit hubiera tenido un diseño similar hubiera podido escapar de la trampa de arena marciana sin problemas.

Más información en “El ‘sprint’ de los lagartos inspira un robot para conquistar mundos arenosos,” esmateria.com, 22 Mar 2013, que incluye el siguiente vídeo.

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Altavoces con diafragma de grafeno para música de alta fidelidad

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Si se pueden utilizar nanotubos de carbono para fabricar una radio, por qué no usar grafeno para fabricar un altavoz; su bajísima densidad asegura una buena respuesta para frecuencias altas y su gran resistencia mecánica es ideal para las bajas. Dos físicos de la Universidad de California en Berkeley, Zhou y Zettl, han logrado fabricar un pequeño altavoz ideal con una respuesta en frecuencia excelente en todo el espectro audible (20 HZ – 20 kHz), mucho mejor que la mayoría de los usados en dispositivos móviles (audífonos, cascos de música, teléfonos móviles, ordenadores portátiles, etc.). La gran ventaja de los altavoces con diafragma de grafeno es que no requieren un dispositivo de amortiguamiento para evitar frecuencias no deseadas, gracias a su extrema delgadez utilizan el propio aire circundante, por lo que se reduce el consumo a sólo unos nanoamperios, mejorando en gran medida la eficiencia respecto a los altavoces convencionales. Quizás no falte mucho para que escuches música usando altavoces de grafeno. El artículo técnico es Qin Zhou, A. Zettl, “Electrostatic Graphene Loudspeaker,” arXiv:1303.2391, 10 Mar 2013. Más información divulgativa en Belle Dumé, “Graphene loudspeaker could rival commercial speakers and earphones,” Physics World, Mar 29, 2013.

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Nota dominical: El problema del viajante

Dibujo20130325 travel salesman - 13509 cities with more than 500 people in USA 1998

El problema del viajante consiste en encontrar el camino más corto que permite visitar una serie de ciudades conectadas por carreteras volviendo al punto de partida y visitando cada ciudad una sola vez. No hay ningún algoritmo eficiente para resolver este problema (que es NP-duro [1]). En 1950 los ordenadores permitían resolver un problema con 50 ciudades, en 1980 con unas 2300 ciudades y en 2006 se alcanzó el récord actual, 85900 ciudades (en la figura aparecen 13509 ciudades de EEUU). Los informáticos han tratado de descubrir algoritmos eficientes que aproximen la solución del problema. En 1976, Nicos Christofides (Imperial College, Londres) desarrolló un algoritmo eficiente que produce caminos cuyo coste excede al óptimo en menos del 50% [2]. ¿Se puede mejorar? En 2011, se logró mejorar el algoritmo de Christofides con un nuevo algoritmo eficiente que excede del óptimo en menos del 49,99999999999999999999999999999999999999999999999996 por ciento [3]. ¿Por qué ha costado tanto obtener una ventaja tan pequeña? Nadie lo sabe, pero resulta muy sugerente. Nos lo cuenta Erica Klarreich, “Computer Scientists Take Road Less Traveled. After decades without progress, new shortcuts are discovered in the traveling salesman problem,” Simons Foundation, Jan 29, 2013.

Referencias

[1] Richard M. Karp (Univ. California at Berkeley), “Reducibility among combinatorial problems,” pp 219-241 in “50 Years of Integer Programming 1958-2008,” Springer, 2010 [free pdf].

[2] N. Christofides, “Worst case analysis of a new heuristic for the traveling salesman problem,” Report 388, Graduate School of Industrial Administration, Carnegie-Mellon University, Pittsburgh, PA, 1976.

[3] Shayan Oveis Gharan, Amin Saberiy, Mohit Singh, “A Randomized Rounding Approach to the Traveling Salesman Problem,” IEEE 52nd Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS), 2011, pp. 550-559 [free pdf].