Una piel electrónica que puede aprender a sentir «dolor» podría ayudar a crear una nueva generación de robots inteligentes con una sensibilidad similar a la humana, o servir para implantar en personas que hayan sufrido accidentes, en un futuro biónico. La piel artificial o E-Skin ha sido desarrollada por un equipo de ingenieros de la Universidad de Glasgow con un nuevo tipo de sistema de procesamiento basado en «transistores sinápticos», que imitan las vías neuronales del cerebro para poder aprender.
Mano robótica que aprende a sentir dolor
Una mano robótica que utiliza la piel inteligente muestra ya una notable capacidad para aprender a reaccionar ante estímulos externos, como puede verse en el siguiente vídeo:
Piel Electrónica Computacional
En un nuevo artículo publicado en la revista Science Robotics, los investigadores describen cómo construyeron su prototipo de piel electrónica computacional (e-skin) y cómo mejora el estado actual del arte en robótica sensible al tacto.
Los científicos han estado trabajando durante décadas para construir una piel artificial con sensibilidad al tacto. Un método ampliamente explorado es distribuir una serie de sensores de contacto o presión a través de la superficie de la piel electrónica para permitirle detectar cuándo entra en contacto con un objeto.
Luego, los datos de los sensores se envían a una computadora para ser procesados e interpretados. Los sensores suelen producir un gran volumen de datos que pueden tardar en procesarse y responderse correctamente, lo que introduce retrasos que podrían reducir la eficacia potencial de la piel en las tareas del mundo real.
La nueva forma de piel electrónica del equipo de Glasgow se inspira en cómo el sistema nervioso periférico humano interpreta las señales de la piel para eliminar la latencia y el consumo de energía.
Tan pronto como la piel humana recibe una entrada, el sistema nervioso periférico comienza a procesarla en el punto de contacto, reduciéndola a solo la información vital antes de enviarla al cerebro. Esa reducción de datos sensoriales permite el uso eficiente de los canales de comunicación necesarios para enviar los datos al cerebro, que luego responde casi de inmediato para que el cuerpo reaccione adecuadamente.
Estructura de nanomateriales impresos
Para construir una piel electrónica capaz de una respuesta similar a una sinapsis computacionalmente eficiente, los investigadores imprimieron una cuadrícula de 168 transistores sinápticos hechos de nanocables de óxido de zinc directamente en la superficie de una superficie de plástico flexible. Luego, conectaron el transistor sináptico con el sensor de piel presente sobre la palma de una mano robótica totalmente articulada con forma humana.
Cuando se toca el sensor, registra un cambio en su resistencia eléctrica: un pequeño cambio corresponde a un toque ligero y un toque más fuerte crea un cambio mayor en la resistencia. Esta entrada está diseñada para imitar la forma en que funcionan las neuronas sensoriales en el cuerpo humano.
En generaciones anteriores de máscaras electrónicas, esos datos de entrada se enviaban a una computadora para ser procesados. En cambio, un circuito integrado en la piel actúa como una sinapsis artificial, reduciendo la entrada a un simple pico de voltaje cuya frecuencia varía según el nivel de presión aplicado a la piel, acelerando el proceso de reacción.
Cómo enseñar al robot cuándo la piel duele
El equipo usó la salida variable de ese pico de voltaje para enseñarle a la piel las respuestas apropiadas al dolor simulado, lo que provocaría que la mano del robot reaccionara. Al establecer un umbral de voltaje de entrada para provocar una reacción, el equipo podría hacer que la mano del robot retrocediera ante un golpe agudo en el centro de la palma.
En otras palabras, aprendió a alejarse de una fuente de incomodidad simulada a través de un proceso de procesamiento de información a bordo que imita cómo funciona el sistema nervioso humano.
El desarrollo de la piel electrónica es el último avance en superficies impresas flexibles y estirables del Grupo de Tecnologías de Detección y Electrónica Flexible (BEST) de la Universidad de Glasgow, dirigido por el profesor Ravinder Dahiya.
El profesor Dahiya, de la Escuela de Ingeniería James Watt de la Universidad, dijo: “Todos aprendemos temprano en nuestras vidas a responder adecuadamente a estímulos inesperados como el dolor para evitar que nos lastimemos nuevamente. Por supuesto, el desarrollo de esta nueva forma de piel electrónica en realidad no implicó infligir dolor como lo conocemos, es simplemente una forma abreviada de explicar el proceso de aprendizaje a partir de estímulos externos.
“Lo que hemos podido crear a través de este proceso es una piel electrónica capaz de aprendizaje distribuido a nivel de hardware, que no necesita enviar mensajes de ida y vuelta a un procesador central antes de actuar. En cambio, acelera en gran medida el proceso de respuesta al tacto al reducir la cantidad de cómputo requerida.
“Creemos que este es un verdadero paso adelante en nuestro trabajo hacia la creación de piel electrónica impresa neuromórfica a gran escala capaz de responder adecuadamente a los estímulos”.
Fengyuan Liu, miembro del grupo BEST y coautor del artículo, agregó: «En el futuro, esta investigación podría ser la base para una piel electrónica más avanzada que permita a los robots capaces de explorar e interactuar con el mundo en nuevos maneras, o la construcción de prótesis que son capaces de niveles casi humanos de sensibilidad al tacto «.
El artículo del equipo, titulado ‘Piel electrónica basada en transistores sinápticos impresos para que los robots sientan y aprendan’, se publica en Science Robotics. La investigación fue apoyada por fondos del Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas (EPSRC).
Documento:
Printed synaptic transistor–based electronic skin for robots to feel and learn
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