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Desde que se adoptó el término "robótica blanda" en 2008, los ingenieros en el campo han estado construyendo diversas representaciones de máquinas flexibles útiles en exploración, locomoción, rehabilitación e incluso espacio. Una fuente de inspiración: la forma en que los animales se mueven en la naturaleza. Un equipo de investigadores del MIT ha llevado esto un paso más allá y ha desarrollado SoftZoo, una plataforma bioinspirada que permite a los ingenieros estudiar el codiseño de robots blandos. El marco optimiza los algoritmos que consisten en el diseño, que determina cómo se verá el robot; y control, o el sistema que permite el movimiento robótico, mejorando la forma en que los usuarios generan automáticamente contornos para máquinas potenciales. Dando un paseo por el lado salvaje, la plataforma presenta modelos 3-D de animales como osos panda, peces, tiburones y orugas como diseños que pueden simular tareas de robótica suave como locomoción, giros ágiles y seguimiento de caminos en diferentes entornos. Ya sea en la nieve, el desierto, la arcilla o el agua, la plataforma demuestra las compensaciones de rendimiento de varios diseños en diferentes terrenos.

"Nuestro marco puede ayudar a los usuarios a encontrar la mejor configuración para la forma de un robot, lo que les permite diseñar algoritmos de robótica blanda que pueden hacer muchas cosas diferentes", dice el estudiante de doctorado del MIT Tsun-Hsuan Wang, afiliado del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial ( CSAIL), quien es investigador principal del proyecto. "En esencia, nos ayuda a comprender las mejores estrategias para que los robots interactúen con sus entornos".

SoftZoo es más completo que plataformas similares, que ya simulan diseño y control, porque modela el movimiento que reacciona a las características físicas de varios biomas. La versatilidad del marco proviene de un motor multifísico diferenciable, que permite la simulación de varios aspectos de un sistema físico al mismo tiempo, como una cría de foca girando sobre el hielo o una oruga avanzando lentamente por un entorno de humedales. La diferenciabilidad del motor optimiza el codiseño al reducir el número de simulaciones, a menudo costosas, necesarias para resolver problemas de diseño y control computacional. Como resultado, los usuarios pueden diseñar y mover robots blandos con algoritmos específicos más sofisticados.

La capacidad del sistema para simular interacciones con diferentes terrenos ilustra la importancia de la morfología, una rama de la biología que estudia las formas, tamaños y formas de diferentes organismos. Según el entorno, algunas estructuras biológicas son más óptimas que otras, al igual que comparar planos de máquinas que realizan tareas similares.

Estos contornos biológicos pueden inspirar vida artificial más especializada y específica del terreno. "La geometría suavemente ondulada de una medusa le permite viajar de manera eficiente a través de grandes masas de agua, inspirando a los investigadores a desarrollar nuevas razas de robots blandos y abriendo posibilidades ilimitadas de lo que pueden ser capaces las criaturas artificiales cultivadas completamente en silico", dice Wang. "Además, las libélulas pueden realizar maniobras muy ágiles que otras criaturas voladoras no pueden completar porque tienen estructuras especiales en sus alas que cambian su centro de masa cuando vuelan. Nuestra plataforma optimiza la locomoción de la misma manera que una libélula es naturalmente más hábil para trabajar a través de su alrededores."

Anteriormente, los robots luchaban para navegar a través de entornos desordenados porque sus cuerpos no cumplían con su entorno. Sin embargo, con SoftZoo, los diseñadores podrían desarrollar el cerebro y el cuerpo del robot simultáneamente, optimizando conjuntamente las máquinas terrestres y acuáticas para ser más conscientes y especializados. Con una mayor inteligencia morfológica y de comportamiento, los robots serían más útiles para completar misiones de rescate y realizar exploraciones. Si una persona desapareciera durante una inundación, por ejemplo, el robot podría atravesar las aguas de manera más eficiente porque se optimizó utilizando métodos demostrados en la plataforma SotftZoo.

"SoftZoo proporciona simulación de código abierto para diseñadores de robots blandos, ayudándolos a construir robots del mundo real de manera mucho más fácil y flexible mientras acelera las capacidades de locomoción de las máquinas en diversos entornos", agrega el coautor del estudio, Chuang Gan, científico investigador del MIT. -IBM Watson AI Lab, quien pronto será profesor asistente en la Universidad de Massachusetts en Amherst.

"Este enfoque computacional para codiseñar los cuerpos de los robots blandos y sus cerebros (es decir, sus controladores) abre la puerta a la creación rápida de máquinas personalizadas que están diseñadas para una tarea específica", agrega Daniela Rus, directora de CSAIL y Andrew and the Erna Viterbi Profesora en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación del MIT (EECS), quien es otra autora del trabajo.

Antes de que se construya cualquier tipo de robot, el marco podría ser un sustituto de las pruebas de campo en escenas no naturales. Por ejemplo, evaluar cómo se comporta un robot con forma de oso en un desierto puede ser un desafío para un equipo de investigación que trabaja en las llanuras urbanas de Boston. En cambio, los ingenieros de robótica blanda podrían usar modelos 3-D en SoftZoo para simular diferentes diseños y evaluar qué tan efectivos son los algoritmos que controlan sus robots en la navegación. A su vez, esto ahorraría tiempo y recursos a los investigadores.

Aún así, las limitaciones de las técnicas de fabricación actuales se interponen en el camino de dar vida a estos diseños de robots blandos. "La transferencia de la simulación al robot físico sigue sin resolverse y requiere más estudio", dice Wang. "Los modelos musculares, la rigidez que varía espacialmente y la sensorización en SoftZoo no se pueden realizar directamente con las técnicas de fabricación actuales, por lo que estamos trabajando en estos desafíos".

En el futuro, los diseñadores de la plataforma están considerando aplicaciones en la mecánica humana, como la manipulación, dada su capacidad para probar el control robótico. Para demostrar este potencial, el equipo de Wang diseñó un brazo tridimensional que lanza una bola de nieve hacia adelante. Al incluir la simulación de tareas más similares a las humanas, los diseñadores de robótica blanda podrían usar la plataforma para evaluar brazos robóticos blandos que agarran, mueven y apilan objetos.

Wang, Gan y Rus escribieron un artículo sobre el trabajo junto con el estudiante de doctorado de EECS y afiliado de CSAIL Pingchuan Ma, el posdoctorado de la Universidad de Harvard Andrew Spielberg PhD '21, el estudiante de doctorado de la Universidad Carnegie Mellon Zhou Xian, el profesor asociado de UMass Amherst Hao Zhang y el profesor de MIT de cerebro y ciencias cognitivas y afiliado a CSAIL Joshua B. Tenenbaum.

Wang completó este trabajo durante una pasantía en el MIT-IBM Watson AI Lab, con el programa NSF EFRI, el programa DARPA MCS, el MIT-IBM Watson AI Lab y la financiación de obsequios de MERL, Cisco y Amazon, todos brindando apoyo para el proyecto. La investigación del equipo se presentará en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje de 2023 este mes.

Los investigadores del MIT han desarrollado SoftZoo, "una plataforma de marco abierto que simula una variedad de modelos de animales en 3D que realizan tareas específicas en múltiples entornos ambientales", informa Andrew Paul para Popular Science. "Este enfoque computacional para codiseñar los cuerpos de los robots blandos y sus cerebros (es decir, sus controladores) abre la puerta a la creación rápida de máquinas personalizadas que están diseñadas para una tarea específica", dice la directora de CSAIL, la profesora Daniela Rus.

Los investigadores del MIT han desarrollado "SoftZoo", una plataforma diseñada para "estudiar la física, el aspecto y la locomoción y otros aspectos de diferentes modelos de robots blandos", informa Brian Heater para TechCrunch. "Las libélulas pueden realizar maniobras muy ágiles que otras criaturas voladoras no pueden completar porque tienen estructuras especiales en sus alas que cambian su centro de masa cuando vuelan", dice el estudiante graduado Tsun-Hsuan Wang. "Nuestra plataforma optimiza la locomoción de la misma manera que una libélula es naturalmente más hábil para moverse a través de su entorno".

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