Automatización - X (Diez) Curiosidades

Nuevo vehículo aéreo capaz de vuelo rápido, preciso y repetible

El Robot Locomotion Group de CSAIL revela un nuevo vehículo aéreo controlado por computadora que puede realizar giros muy pronunciados.

Abby Abazorius, CSAIL. Original (en inglés)

¿Cómo maneja un pájaro el viento, colgándose sin ningún esfuerzo mientras es azotado por ráfagas de viento y vuela a través de grupos de árboles con una precisión perfecta? El profesor asociado Russ Tedrake del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencia Computacional quiere entender como los pájaros pueden operar bajo dichas condiciones y crear máquinas que puedan hacer lo mismo. Su meta actual es desarrollar un vehículo aéreo que pueda volar como un pájaro, lanzándose a través de árboles y estrechamente evitando obstáculos durante un vuelo a toda velocidad.

Tedrake y el Robot Locomotion Group, su grupo de investigación en el Laboratorio de Ciencia Computacional e Inteligencia Atificial (CSAIL – Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory), recientemente reveló un video de un nuevo vehículo aéreo controlado por computadora que puede realizar precisamente giros muy pronunciados, girando 90 grados para lanzarse a través de una abertura más estrecha que las alas del avión.

Esta investigación es parte de una iniciativa de cinco años de múltiples investigaciones patrocinadas por la Oficina de Investigación Naval, liderada por Tedrake e involucrando investigadores del la Universidad de Carnegie Mellon, Harvard, MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts), Universidad de Nueva York y la Universidad de Stanford, para desarrollar un vehículo aéreo no tripulado (VANT o UAV por sus siglas en inglés de unmanned aerial vehicle) del tamaño de un pájaro capaz de vuelo rápido, preciso y repetible a velocidades de 10-15 metros por segundo. El vehículo aéreo desarrollado por Tedrake y su equipo puede operar actualmente a velocidades de 7-8 metros por segundo.

“Somos inspirados por los pájaros, pero no estamos tratando de construir un sistema que los imite exactamente”, dice Andrew Barry, un estudiante graduado en el grupo de investigación de Tedrake. “Estamos tratando de tomar ideas de la naturaleza y entonces construir un sistema diseñado”.

Para crear un VANT capaz de volar como los pájaros, el grupo de investigación de Tedrake primero diseño un vehículo aéreo especial que pudiera manejar el vuelo a alta velocidad. Con la ayuda del profesor Mark Drela del Departamento de Aeronáutica y Astronáutica del MIT, el grupo construyó un vehículo aéreo con alas de espuma chapeadas con fibra de vidrio que eliminan la necesidad de alerones, superficies de control típicamente usadas para el control de giro en un vehículo aéreo. El centro del avión está hecho de hule para que el avión pueda resistir colisiones. El vehículo tiene alas de 71.12 cms y con toda la instrumentación a bordo, incluyendo cámaras estéreo de alta velocidad, pesa actualmente 573 gramos.

“El avión es como un rompecabezas tridimensional de alta tecnología que casi no contiene pegamento. Consiste de más de 30 piezas independientes, muchas de las cuales se deslizan o encajan juntas”, dice Tim Jenks, un ingeniero mecánico quien está trabajando en el grupo de investigación de Tedrake. “Muchas de estas piezas son diseños cortados por láser que podrían ser fácilmente producidos en grandes cantidades”.

Por el momento, el avión es operado usando un sistema de captura de movimientos similar a aquellos usados en Hollywood, pero en el futuro los investigadores están planeando implementar un sistema de visión para guiar y controlar el avión.

El vehículo aéreo de los investigadores. — El vehículo aéreo no tripulado de los investigadores. Imagen: Andrew Barry

Controlar un vehículo aéreo que está realizando tan complicados movimientos a altas velocidades es difícil debido a lo complejo e impredecible del flujo del aire a altos ángulos de ataque, como cuando está realizando un giro muy pronunciado. Antes de volar, los modelos computacionales permiten a los investigadores planear una trayectoria a través de los obstáculos. Entonces, gracias a un sistema de control cuadrático lineal que varía en el tiempo, el avión puede ser guiado precisamente a través de maniobras muy pronunciadas. Durante el vuelo, una computadora remota procesa la trayectoria del avión y envía los resultados al avión de manera inalámbrica, donde las computadoras a bordo envían señales eléctricas a los motores, que activan las alas del avión.

El equipo decidió probar su trabajo con una demostración de giro pronunciado por que la maniobra los forzó a resolver un complicado problema de control.

“Elegimos el experimento con giro pronunciado porque nos forzó a resolver todos los problemas correctos”, dice Barry. “Es un desafío y problema de control, ya que el vehículo aéreo tiene que ser capaz de volar precisamente y realmente rápido. Además, es complicado hacer que el vehículo aéreo gire adecuadamente por que el flujo de aire no es suave”.

“El desafío de la tarea de giro pronunciado fue generar trayectorias para el avión que lo llevaran a sus límites físicos de lo que es capaz mientras sigue la trayectoria de manera consistente y segura”, dice Anirudha Majumdar, un estudiante graduado en el grupo de Tedrake. “Veo la tarea en el video como un pequeño paso hacía la tarea más grande que nos hemos propuesto de volar a través de entornos llenos de obstáculos como bosques. El acercamiento sería tener una gran “librería” de trayectorias similares a la del video que el avión pueda elegir según sus sensores proveen más información sobre los árboles/obstáculos enfrente de él”.

Ultimadamente, la meta del trabajo de Tedrake es ganar un mejor entendimiento para la teoría del control, y como operar máquinas bajo condiciones complejas y variantes como disturbios aerodinámicos. Trabajando en un proyecto como desarrollar un vehículo aéreo que pueda volar como un pájaro y realizar giros pronunciados le permite a Tedrake y a su equipo probar la efectividad de sus sistemas de control con resultados muy claros.

“[Este proyecto] nos fuerza a formular la pregunta correcta por la razón correcta,” dice Tedrake. “Tener equipo como este nos mantiene honestos al evaluar nuestro trabajo para entender mejor la teoría de control”.

Reimpreso con permiso de MIT News.

Fuente
http://web.mit.edu/ (en inglés)

Robots que revelan el funcionamiento interno de células en el cerebro

Robots energía células — Imagen: Boyden Lab

Un nuevo método ofrece una manera automatizada de grabar la actividad eléctrica dentro de las neuronas en el cerebro viviente.

Anne Trafton, MIT News Office. Original (en inglés).

Ganar acceso al funcionamiento interno de una neurona en el cerebro viviente ofrece una riqueza de información útil: sus patrones de actividad eléctrica, su forma, incluso un perfil de qué genes están activados en un momento dado. Sin embargo, alcanzar esta información es una tarea tan dolorosa que es considerada una forma de arte; es tan difícil de obtener que solo un pequeño número de laboratorios en el mundo lo practican.

Pero eso podría cambiar pronto: Investigadores en el MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts) y Georgia Tech han desarrollado una manera de automatizar el proceso de encontrar y grabar información de neuronas en el cerebro humano. Los investigadores han mostrado que un brazo robótico guiado por un algoritmo computacional detector de células puede identificar y grabar de las neuronas en el cerebro viviente de un ratón con mejor precisión y velocidad que un experimentador humano.

El nuevo proceso automatizado elimina la necesidad de meses de entrenamiento y provee información buscada por mucho tiempo sobre las actividades de células vivientes. Usando esta técnica, científicos podrían clasificar los miles de diferentes tipos de células en el cerebro, mapear como se conectan una con la otra y encontrar cómo las células enfermas difieren de las células normales.

El proyecto es una colaboración entre los laboratorios de Ed Boyden, el profesor asociado de desarrollo de carreras de ingeniería biológica y ciencias cerebrales y cognitivas en el MIT, y Craig Forest, profesor asistente de ingeniería mecánica en Georgia Tech.

“Nuestro equipo ha sido interdisciplinario desde el comienzo, y esto nos ha permitido traer los principios de diseño de máquinas de precisión para apoyar el estudio del cerebro viviente”, dice Forest. Su estudiante graduado, Suhasa Kodandaramaiah, pasó los últimos dos años como estudiante visitante del MIT, y es el autor líder del estudio, que apareció en la edición del 6 de mayo de Nature Methods.

El método podría ser particularmente útil en estudiar enfermedades del cerebro como esquizofrenia, enfermedad de Parkinson, autismo y epilepsia, dice Boyden. “En todos los casos, una descripción molecular de una célula que está integrada con [sus] propiedades eléctricas y de circuito … ha sido elusiva”, dice Boyden, quien es un miembro del Laboratorio de Medios del MIT y el Instituto McGovern para Investigación del Cerebro. “Si realmente podemos describir cómo las enfermedades cambian moléculas en células específicas dentro del cerebro viviente, podría permitir que se encuentren drogas con una puntería más precisa”.

Automatización

Kodandaramaiah, Boyden y Forest se propusieron automatizar una técnica de 30 años de edad conocida como fijación de membranas de célula completa (whole-cell patch clamping), que involucra traer una pequeña pipeta de vidrio hueco en contacto con la membrana celular de una neurona, entonces abriendo un pequeño poro en la membrana para grabar la actividad eléctrica dentro de la célula. Esta habilidad usualmente toma varios meses aprender a un estudiante graduado o posdoctorado.

Kodandaramaiah pasó alrededor de cuatro meses aprendiendo la técnica de fijación de membrana manual, dándole una apreciación de su dificultad. “Cuando me volví razonablemente bueno en eso, pude sentir que aunque es una forma de arte, puede ser reducida a un conjunto de tareas y decisiones estereotipadas que podrían ser ejecutadas por un robot”, dijo.

Para ese fin, Kadandaramaiah y sus colegas construyeron un brazo robótico que baja una pipeta de vidrio en el cerebro de un ratón anestesiado con una precisión micrométrica. Conforme se mueve, la pipeta monitorea una propiedad llamada impedancia eléctrica – una medición sobre qué tan difícil le es a la electricidad fluir fuera de la pipeta. Si no hay células alrededor, la electricidad fluye y la impedancia es baja. Cuando la punta toca una célula, la electricidad no puede fluir tan bien y la impedancia sube.

La pipeta toma dos pasos micrómetricos, midiendo la impedancia 10 veces por segundo. Una vez que detecta una célula, puede parar instantáneamente, previniendo que atraviese la membrana. “Esto es algo que un robot puede hacer que un humano no puede”, dice Boyden.

Una vez que la pipeta encuentra una célula, aplica succión para formar un sello con la membrana de la célula. Entonces, el electrodo puede atravesar la membrana para grabar la actividad eléctrica interna de la célula. El sistema robótico puede detectar células con un 90 por ciento de precisión, y establecer una conexión con las células detectadas alrededor del 40 por ciento del tiempo.

Los investigadores también mostraron que su método puede ser usado para determinar la forma de la células inyectando un colorante; trabajan ahora en extraer los contenidos de la célula para obtener su perfil genético.

Karel Svoboda, un líder grupal en el Campus Janelia Farm del Instituto Médico Hughes, dice que cree que la tecnología será ámpliamente adoptada, ya que remueve las barreras que han prevenido a más investigadores de usar una grabación de fijación de membrana. “Los humanos pueden hacerlo tan bien como la máquina, pero es extremadamente aburrido para una persona. Te cansas, comienzas a cometer errores. El robot puede continuar”, dice Svoboda, quien no fue parte del equipo investigador.

El desarrollo de la nueva tecnología fue patrocinado principalmente por los Institutos Nacionales de la Salud, la Fundación Nacional de Ciencia y el Laboratorio de Medios del MIT.

Una nueva era para la robótica

Los investigadores trabajan ahora en aumentar el número de electrodos para poder grabar de múltiples neuronas a la vez, potencialmente permitiéndoles determinar como las diferentes partes del cerebro están conectadas.

También se encuentran trabajando con colaboradores para comenzar a clasificar los miles de tipos de neuronas encontradas en el cerebro. Esta “lista de partes” del cerebro identificaría neuronas no solo por su forma – que es el método más común de clasificación – sino también por su actividad eléctrica y su perfil genético.

“Si realmente quieres saber que es una neurona, puedes ver la forma, y puedes ver como dispara. Entonces, si sacas la información genética, realmente puedes saber que está ocurriendo”, dice Forest. “Ahora conoces todo. Ese es el cuadro completo”.

Boyden dice que el cree que esto es solo el comienzo de usar robots en la neurociencia para estudiar animales vivientes. Un robot como este podría potencialmente ser usado para entregar drogas en puntos apuntados en el cerebro, o para entregar vectores de terapia genética. El espera que también inspirará a neurocientíficos a perseguir otros tipos de automatización robótica – como en optogenética, el uso de luz para perturbar circuitos neurales apuntados y determinar el papel causal que juegan las neuronas en las funciones cerebrales.

La neurociencia es una de las pocas áreas de la biología en la que los robots todavía deben tener un gran impacto, dice Boyden. “El proyecto genoma fue hecho por humanos y un set gigantesco de robots que harían toda la secuencia del genoma. En la evolución dirigida o en biología sintética, los robots hacen mucha de la biología molecular”, dice. “En otras partes de la biología, los robots son esenciales”.

Otros coautores incluyen al estudiante graduado del MIT Giovanni Talei Franzesi y el posdoctorado del MIT Bian Y. Chow.

Reimpreso con permiso de MIT News.

Fuente
http://web.mit.edu/(en inglés)

A veces el camino más rápido no es una línea recta

Camino rápido mit — Grafica: Christine Daniloff

Nuevos métodos y software desarrollado en MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto Tecnológico de Massachusetts) pueden predecir caminos óptimos para vehículos submarinos automátizados.

David L. Chandler, MIT News Office. Original (en inglés)

A veces el camino más rápido del punto A al punto B no es una línea recta: por ejemplo, si estás bajo el agua y lidiando con corrientes fuertes y cambiantes. Pero encontrando la mejor ruta en dichas situaciones es un problema monumentalmente complejo – especialmente si tratas de hacerlo no solo por un vehículo submarino, sino para un enjambre de ellos moviéndose todos hacia destinos separados.

Pero eso es exactamente lo que el equipo de ingenieros en el MIT encontraron como hacerlo, con resultados para ser presentados en Mayo en la Conferencia Internacional de Robótica y Automatización del IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers). El equipo, liderado por Pierre Lermusiaux, Profesor Asociado Doherty en Utilización Oceánica, desarrolló un procedimiento matemático que puede optimizar la planeación de caminos para vehículos submarinos automatizados (AUVs – Automated Underwater Vehicles), aún en regiones con complejas líneas costeras y fuertes corrientes cambiantes. El sistema puede proveer caminos optimizados para el tiempo más corto de viaje o para el más mínimo uso de energía, o maximizar la recolección de datos que es considerada más importante.

Colecciones de AUVs propulsados y AUVs deslizados (también llamados gliders) son utilizados comúnmente estos días para mapeo e investigación oceanográfica, para reconocimiento militar y protección de puertos, o para mantenimiento de pozos petroleros profundos y respuestas de emergencia. Hasta ahora, flotas de hasta 20 AUVs han sido desplegadas, pero en los próximos años flotas mucho más largas podrían entrar en servicio, dice Lermusiaux, volviendo la tarea computacional de planear caminos óptimos mucho más compleja.

Él agrega que los intentos previos de encontrar caminos óptimos para vehículos submarinos eran o imprecisos e incapaces de lidiar con corrientes cambiantes y topografía compleja, o requerían mucho poder computacional que no podría ser aplicado a controlar enjambres de vehículos robóticos en tiempo real.

Mientras que los investigadores han estudiado dichos sistemas por muchos años, “lo que faltaba era la metodología y el algoritmo”, dijo – las matemáticas que permitieran a una computadora resolver dichos acertijos de planeación de caminos rigurosamente pero lo suficientemente rápidos para ser útiles en despliegues en el mundo real. “Por que los entornos oceánicos son tan complejos” dijo, “lo que faltaba era la integración de predicción oceánica, estimación oceánica, control y optimización” para planear caminos para múltiples vehículos en una situación que cambia constantemente. Eso es lo que el grupo “Sistemas de Simulación, Estimación y Asimilación Multidisciplinaria” (MSEAS – Multidisciplinary Simulation, Estimation, and Assimilation Systems) del MIT, liderado por Lermusiaux, ha desarrollado.

Las simulaciones del equipo han probado exitosamente el nuevo algoritmo en modelos de entornos muy complejos – incluyendo un área de las Filipinas entre miles de islas con complejas líneas costeras, aguas poco profundas y múltiples corrientes cambiantes. Simularon una flota virtual de 1,000 AUVs, desplegados de uno o más barcos y buscando diferentes objetivos. Aumentando la complicación, el sistema que diseñaron puede incluso tomar en consideración zonas “prohibidas” que el vehículo debe evitar y obstáculos fijos que pueden afectar tanto el vehículo submarino y el flujo de la corriente, e incluso obstáculos en movimiento, como barcos pasando.

Tomando ventaja del “paseo gratis” ofrecido por las corrientes, el vehículo usualmente sigue caminos sorprendentemente indirectos, serpenteando alrededor en bucles y espirales que a veces parecen un camino aleatorio. Eso es por que puede ser mucho más rápido andar a la deriva con una corriente y luego girar que tratar de cruzar linealmente, peleando con el flujo de la corriente todo el tiempo. En otros casos, el AUVs puede encontrar un camino más rápido o más eficiente energéticamente al elevarse sobre, o sumergirse debajo de, chorros, corrientes, remolinos y otras características oceánicas. Incertidumbres en las predicciones oceánicas – y como afectan a los caminos óptimos – también puede ser considerado.

Adicionalmente a encontrar caminos que son más rápidos o más eficientes, el sistema permite que enjambres de vehículos recolectores de datos, recolecten los datos más útiles en el menor tiempo posible, dice Lermusiaux. Estos acercamientos optimizadores de datos podrían ser útiles para monitorear la pesca o para estudios biológicos o ambientales.

Mientras la metodología y los algoritmos fueron desarrollados para entornos submarinos, Lermusiaux explica que sistemas computacionales similares podrían ser usados para guiar vehículos automatizados a través de cualquier tipo de obstáculos y flujos – como vehículos aéreos lidiando con vientos y montañas. Dichos sistemas podrían incluso ayudar potencialmente a robots médicos miniatura a navegar a través de el sistema circulatorio, dijo.

El algoritmo permite control y ajustes en tiempo real – como para rastrear una columna de contaminación a su fuente, o para determinar como se está dispersando. El sistema también puede incorporar funciones de evasión de obstáculos para proteger a los AUVs.

El equipo incluyó a los estudiantes graduados de ingeniería Tapovan Lolla y Mattheus Ueckermann, Konuralp Yigit, y a los científicos investigadores Patrick Haley y Wayne Leslie. El trabajo fue patrocinado por la Oficina de Investigación Naval y por el Programa Colegial de Becas Marinas del MIT.

Glen Gawarkiewicz, un científico en la Institución Oceanográfica Woods Hole quien no estuvo involucrado en esta investigación, dice, “Este trabajo es significativo. Trae rigor al problema difícil de diseñar patrones de muestra para vehículos autónomos. Conforme las capacidades y el número de vehículos autónomos se incrementa, esta metodología será una importante herramienta en la oceanografía y otros campos”.

Reimpreso con permiso de MIT News.

Fuente
http://web.mit.edu/ (en inglés)

Toyota presentará un Prius autónomo en el Tokyo Motor Show

Llamado AVOS (Automatic Vehicle Operation System – Sistema de Operación de Vehículos Automático), el Prius que Toyota presentará en Tokyo Motor Show estará disponible para que gente del público pueda tomar un paseo en el asiento trasero, demostrando de primera mano como el Prius puede evadir obstáculos, ser llamado desde un estacionamiento, y estacionarse.

Este Prius autónomo se unirá a la línea de las ofertas de Toyota en el futuro, conforme los vehículos inteligentes se enlazan el uno al otro y a la infraestructura de los caminos. Esto es inevitable si el mundo quiere prevenir las 1.3 millones de muertes anuales por accidentes en el camino (y ese número crece a una velocidad alarmante actualmente).

Los humanos son muy malos conduciendo vehículos de manera segura, tanto General Motors como el grupo Volkswagen ya están avanzados en el desarrollo de vehículos autónomos, así que era lógico que Toyota comenzara a demostrar su habilidad en lo que seguramente se convertirá un campo crítico en los próximos años.

Fuente:
www.gizmag.com (en inglés)

Morgue con sistemas de tecnología de punta.

En la provincia de Malatya, en Turquía, han construido una morgue equipada con sensores de movimiento, dentro de cada refrigerador.

Si el cuerpo que se encuentra dentro del refrigerador, llegara a moverse, el sistema detecta el movimiento (por más leve que sea), e inmediatamente emite una señal de alarma y al mismo tiempo abre en forma automática la puerta de la cámara de refrigeración, entonces el personal de guardia podrá acudir en ese momento, para atender la situación.

Suceden casos con cierta regularidad, en que los médicos erróneamente declaran muertas a las personas cuando están en un estado de letargo, con esta innovación está la oportunidad de salvar la vida de las personas, si llegaran a salir de su estado de inconsciencia.

Fuente:
http://actualidad.rt.com/