Robotica
Micro-robot toroidale capace di nuotare nel sangue e nel muco
Recenti progressi nel campo della robotica morbida e dei micro-robot autonomi hanno portato alla creazione del primo micro-robot toroidale in grado di muoversi autonomamente in ambienti viscosi. Questa scoperta, frutto delle ricerche condotte presso l’Università di Tampere, segna un passo importante verso nuove applicazioni nei campi della medicina, del monitoraggio ambientale e della tecnologia dei materiali avanzati. Parallelamente, il progetto STORM-BOTS sta formando una nuova generazione di ricercatori nel campo della robotica morbida, puntando su materiali innovativi come gli elastomeri cristallini liquidi per lo sviluppo di robot con capacità simili a quelle degli organismi viventi.
Innovazione nel micro-robot toroidale: nuotare autonomamente in liquidi viscosi
Il micro-robot toroidale sviluppato dall’Università di Tampere rappresenta una svolta nella tecnologia dei micro-robot. Grazie all’uso di materiali come gli elastomeri cristallini liquidi, questo dispositivo è in grado di nuotare autonomamente in ambienti viscosi, come il muco fisiologico o i vasi sanguigni bloccati, senza la necessità di interventi esterni. La sua forma toroidale, ispirata a studi precedenti sulla navigazione microfluidica, ha semplificato il controllo dei movimenti, consentendo a questi robot di adattarsi a spazi ristretti e complessi.
Una delle caratteristiche chiave del micro-robot è la sua capacità di utilizzare la modalità a energia elastica zero (ZEEM), che sfrutta le interazioni tra forze dinamiche e statiche per generare movimento. Questo lo rende particolarmente adatto a navigare in ambienti dove le forze viscose dominano, come quelli osservati a scala microscopica. Il movimento è attivato da una singola fonte luminosa che innesca la rotazione e il nuoto del robot, rendendolo un’innovazione fondamentale nel campo della robotica molecolare.
Le potenziali applicazioni di questo micro-robot sono numerose. Nel campo medico, potrebbe essere utilizzato per la somministrazione mirata di farmaci o per la disostruzione di arterie, riducendo la necessità di interventi chirurgici invasivi. Inoltre, questo robot potrebbe rivoluzionare il monitoraggio ambientale, consentendo una navigazione autonoma in acque contaminate o ambienti difficili da raggiungere.
STORM-BOTS: formazione e sviluppo nella robotica morbida
Il progetto STORM-BOTS (Soft and Tangible Organic Responsive Materials progressing roBOTic functionS) è parte di un’iniziativa europea volta a formare ricercatori nel campo della robotica morbida. Il programma, coordinato dall’Università di Tampere, si concentra sull’uso di materiali avanzati come gli elastomeri cristallini liquidi, capaci di rispondere a stimoli esterni come la luce, il calore e le forze meccaniche, per sviluppare robot in grado di muoversi e interagire in modo simile agli organismi viventi.
Il gruppo di ricerca Smart Photonic Materials di Tampere, che fa parte del consorzio STORM-BOTS, ha dedicato anni allo studio dei cristalli liquidi, concentrandosi recentemente sull’integrazione di funzioni simili a quelle biologiche nei materiali robotici. Questo include la capacità di apprendimento, l’adattabilità e la capacità di rispondere a più stimoli contemporaneamente, rendendo i robot più versatili e autonomi.
La formazione offerta dal progetto STORM-BOTS copre una vasta gamma di discipline, dalla chimica alla scienza dei materiali, fino alla robotica avanzata. I ricercatori coinvolti sono formati per sviluppare soluzioni innovative per il futuro della robotica, con applicazioni che spaziano dalla medicina alla produzione industriale.
Le innovazioni del micro-robot toroidale sviluppato presso l’Università di Tampere e l’impegno formativo del progetto STORM-BOTS segnano importanti progressi nel campo della robotica morbida. Questi progressi non solo aprono nuove prospettive per la somministrazione di farmaci e il monitoraggio ambientale, ma formano anche una nuova generazione di ricercatori pronta a portare avanti la ricerca sui materiali avanzati e sulle tecnologie robotiche. Grazie a queste scoperte, la robotica morbida si avvicina sempre di più alla creazione di sistemi in grado di imitare la natura e risolvere sfide complesse.
Robotica
Microrobot magnetico nel trattamento dell’infertilità femminile
Tempo di lettura: 2 minuti. Microrobot magnetico per l’infertilità: una soluzione meno invasiva per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio con precisione e sicurezza.
Il laboratorio SIAT Magnetic Soft Microrobots Lab ha sviluppato un’innovativa soluzione per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio, una delle principali cause di infertilità femminile, con microrobot. Questo approccio si basa su microscopici robot magnetici, progettati per rimuovere i blocchi tubarici con precisione e minimizzare l’invasività delle procedure tradizionali.
Come funziona il microrobot magnetico
Il dispositivo, descritto nello studio pubblicato su AIP Advances, utilizza una struttura a vite elicoidale con un corpo centrale cilindrico e una coda a forma di disco. Queste caratteristiche lo rendono altamente manovrabile attraverso canali stretti, come quelli che simulano le tube di Falloppio.
Realizzato in resina fotosensibile rivestita con uno strato sottile di ferro, il microrobot acquisisce proprietà magnetiche che gli consentono di essere controllato tramite un campo magnetico esterno. Quando il campo viene attivato, il robot ruota generando un movimento traslatorio. Questo consente al robot di navigare con precisione e di rimuovere ostruzioni, come cluster di cellule, frammentandole e spingendo i detriti verso la coda del dispositivo tramite un campo vorticoso.
Efficienza e risultati dei test
In laboratorio, il microrobot è stato testato in un canale di vetro che simula una tuba di Falloppio ostruita. Durante l’esperimento, ha dimostrato di essere efficace nel rimuovere blocchi simulati, evidenziando un elevato livello di precisione e stabilità del movimento.
Questa tecnologia rappresenta un’alternativa meno invasiva rispetto alle procedure tradizionali, che utilizzano cateteri e guide metalliche per rimuovere le ostruzioni. Inoltre, il design a vite elicoidale e la capacità di navigazione precisa lo rendono adatto per operare in strutture anatomiche delicate.
Prospettive future
Il team di ricerca sta lavorando per ridurre ulteriormente le dimensioni del microrobot, migliorandone l’efficienza e integrando sistemi di imaging in tempo reale per monitorarne i movimenti durante le procedure mediche. Inoltre, i ricercatori stanno esplorando applicazioni chirurgiche più ampie, che includono l’automazione del controllo e l’uso del microrobot in altre procedure minimamente invasive.
Secondo il responsabile dello studio, Haifeng Xu, l’obiettivo a lungo termine è fornire soluzioni meno invasive e più efficaci per trattare l’infertilità e altre patologie, migliorando significativamente la qualità della vita dei pazienti con l’uso di microrobot.
Il microrobot magnetico rappresenta una rivoluzione nel trattamento dell’infertilità, offrendo un approccio innovativo per affrontare le ostruzioni delle tube di Falloppio. Questa tecnologia apre la strada a nuovi orizzonti per la medicina minimamente invasiva, con potenziali applicazioni in molteplici ambiti chirurgici.
Robotica
Materiali intelligenti: il futuro delle reti neurali meccaniche
Tempo di lettura: 2 minuti. Le reti neurali meccaniche dell’Università del Michigan promettono materiali capaci di apprendere e adattarsi: innovazioni che cambiano il futuro della tecnologia.
L’idea che i materiali possano apprendere e risolvere problemi sembra provenire da un racconto di fantascienza, ma i ricercatori dell’Università del Michigan stanno trasformando questa visione in realtà. Grazie a un algoritmo di backpropagation adattato ai materiali fisici, le reti neurali meccaniche (MNN) possono ora apprendere e rispondere a stimoli in modo autonomo. Questo progresso apre nuove prospettive in campi come l’ingegneria aerospaziale, la diagnostica medica e il design intelligente.
Le reti neurali meccaniche: come funzionano
Le MNN sono strutture fisiche, come reticoli di gomma 3D, progettate per rispondere a input meccanici in modo intelligente. A differenza dei tradizionali sistemi digitali, queste reti utilizzano forze fisiche, come il peso applicato su un materiale, per elaborare informazioni. Il risultato è una deformazione visibile che rappresenta l’output.
L’algoritmo sviluppato da Shuaifeng Li e Xiaoming Mao si basa sulla backpropagation, un approccio ampiamente utilizzato nelle reti neurali digitali per l’apprendimento. Applicando questa tecnica alle MNN, i ricercatori hanno dimostrato che è possibile addestrare materiali a rispondere in modo specifico a diversi stimoli. Per esempio, un reticolo è stato “formato” per distinguere tra specie di iris basandosi su caratteristiche come la dimensione delle foglie.
Le potenzialità delle MNN
Le reti neurali meccaniche offrono possibilità entusiasmanti per il futuro:
- Adattabilità aerospaziale: immaginate ali di aereo che si modellano automaticamente in base alle condizioni del vento, migliorando l’efficienza del volo.
- Strutture diagnostiche: materiali intelligenti potrebbero rilevare danni strutturali in edifici o infrastrutture critiche, avvisando tempestivamente gli operatori.
- Innovazioni nell’apprendimento: l’integrazione di onde sonore come input consentirebbe alle MNN di elaborare informazioni più complesse, aumentando significativamente la loro utilità.
Per il momento, l’adattamento dei materiali avviene manualmente, ma i progressi nella ricerca sui polimeri e sulle nanoparticelle potrebbero rendere le MNN pienamente autonome nel prossimo futuro.
Un ponte tra biologia e tecnologia
Un aspetto particolarmente intrigante di questa ricerca è il suo potenziale per comprendere i processi di apprendimento nei sistemi biologici. I ricercatori suggeriscono che l’algoritmo di backpropagation potrebbe fornire indizi su come i neuroni biologici elaborano e apprendono informazioni. Questo collegamento tra biologia e scienza dei materiali potrebbe aprire nuove strade nello studio delle reti neurali umane e animali.
La creazione di materiali che apprendono autonomamente rappresenta un cambio di paradigma. Le reti neurali meccaniche promettono di rivoluzionare settori chiave, dalla progettazione di macchine al miglioramento della sicurezza delle infrastrutture. Con il continuo avanzamento della ricerca, il confine tra il fisico e il digitale si assottiglia, dando vita a un futuro in cui i materiali non solo reagiscono, ma pensano e si adattano.
Robotica
RAVEN: il drone ispirato agli uccelli che salta per decollare
Tempo di lettura: 2 minuti. RAVEN: il drone ispirato agli uccelli dell’EPFL combina salti e volo per operazioni in ambienti complessi. Innovazione per soccorsi, ispezioni e consegne.
Il laboratorio di sistemi intelligenti dell’EPFL, guidato da Dario Floreano, ha sviluppato RAVEN, un drone innovativo ispirato agli uccelli per decollare senza bisogno di una pista. Con gambe robotiche multifunzionali, il dispositivo apre nuove possibilità per le operazioni in ambienti difficili, migliorando accesso, mobilità e autonomia.
Un design ispirato agli uccelli
RAVEN, acronimo di Robotic Avian-inspired Vehicle for multiple ENvironments, imita le capacità degli uccelli di passare agilmente tra camminare, saltare e volare. Il progetto si ispira ai corvi e ai corvi imperiali osservati nel campus dell’EPFL. Le gambe robotiche, leggere e multifunzionali, combinano molle e motori che replicano i tendini e i muscoli aviani. Questa soluzione consente al drone di camminare, saltare fino a 26 cm di altezza e decollare con efficienza energetica senza bisogno di attrezzature aggiuntive.
Efficienza energetica e applicazioni pratiche
La ricerca ha dimostrato che il salto iniziale per il decollo ottimizza l’uso dell’energia cinetica e potenziale, risultando più efficiente rispetto ad altre modalità. RAVEN è stato progettato per operare in ambienti complessi, come zone di disastri o aree con terreni accidentati, dove droni tradizionali incontrano difficoltà.
Le sue capacità multimodali lo rendono ideale per missioni di soccorso, ispezioni in luoghi confinati o operazioni di consegna in spazi ristretti, eliminando la necessità di un’interazione umana diretta.
Collaborazioni scientifiche e sviluppi futuri
Il progetto è frutto di una collaborazione tra l’EPFL, il laboratorio di neuromeccanica dell’Università della California e il BioRobotics Lab. Gli studi non solo migliorano la comprensione del movimento multimodale negli animali volanti, ma puntano a perfezionare il controllo e il design delle gambe per adattarsi a una gamma più ampia di ambienti di atterraggio.
RAVEN rappresenta un passo avanti nella progettazione di droni agili e versatili. Con il suo approccio innovativo ispirato alla natura, promette di ridefinire il modo in cui i droni operano in contesti difficili, aprendo nuove possibilità per applicazioni pratiche e missioni critiche.
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