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Robotica

Robot autonomi con cervelli AI animali

Tempo di lettura: 2 minuti. Scopri come l’intelligenza artificiale ispirata al cervello animale sta rivoluzionando i droni autonomi, rendendoli più veloci ed efficienti dal punto di vista energetico.

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Robot autonomi con cervelli AI animali
Tempo di lettura: 2 minuti.

Un team di ricercatori della Delft University of Technology ha sviluppato un drone che vola autonomamente utilizzando l’elaborazione delle immagini neuromorfica e il controllo basato sul funzionamento dei cervelli animali. I cervelli animali usano meno dati ed energia rispetto alle attuali reti neurali profonde che funzionano su GPU. I processori neuromorfici sono quindi molto adatti per piccoli droni poiché non necessitano di hardware e batterie pesanti. I risultati sono straordinari: durante il volo, la rete neurale profonda del drone elabora i dati fino a 64 volte più velocemente e consuma tre volte meno energia rispetto a una GPU.

Apprendimento dai cervelli animali: reti neurali a Spike

L’intelligenza artificiale può fornire ai robot autonomi l’intelligenza necessaria per le applicazioni nel mondo reale. Tuttavia, l’attuale AI si basa su reti neurali profonde che richiedono una notevole potenza di calcolo. I processori per eseguire le reti neurali profonde (GPU) consumano molta energia, un problema per piccoli robot come i droni volanti che possono trasportare risorse limitate.

I cervelli animali elaborano le informazioni in modo diverso dalle reti neurali su GPU. I neuroni biologici elaborano le informazioni in modo asincrono, comunicando principalmente tramite impulsi elettrici chiamati spike. L’invio di tali spike consuma energia, quindi il cervello minimizza gli spike, portando a un’elaborazione sparsa. I processori neuromorfici permettono di eseguire reti neurali a spike, risultando molto più veloci ed efficienti dal punto di vista energetico.

Prima Visione e controllo neuromorfici di un Drone Volante

In un articolo pubblicato su Science Robotics, i ricercatori dimostrano per la prima volta un drone che utilizza la visione e il controllo neuromorfici per il volo autonomo. Hanno sviluppato una rete neurale a spike che elabora i segnali da una fotocamera neuromorfica e fornisce comandi di controllo per determinare la posizione e la spinta del drone. La rete è stata implementata su un processore neuromorfico, il chip di ricerca neuromorfico Loihi di Intel, a bordo di un drone.

Con la sua visione e controllo neuromorfici, il drone può volare a diverse velocità in condizioni di luce variabili, da scure a luminose. Può persino volare con luci tremolanti, che fanno inviare alla fotocamera neuromorfica un gran numero di segnali non correlati al movimento.

Applicazioni future dell’AI Neuromorfica per Piccoli Robot

“L’AI neuromorfica permetterà a tutti i robot autonomi di essere più intelligenti,” afferma Guido de Croon, professore di droni bio-ispirati. “Ma è un fattore abilitante assoluto per piccoli robot autonomi.” All’Università di Tecnologia di Delft, i ricercatori lavorano su piccoli droni autonomi utilizzabili per applicazioni che vanno dal monitoraggio delle colture nelle serre al controllo delle scorte nei magazzini. I vantaggi dei piccoli droni includono sicurezza, capacità di navigare in ambienti stretti e costi ridotti, permettendo di essere dispiegati in sciami. La realizzazione di queste applicazioni dipenderà dall’ulteriore miniaturizzazione dell’hardware neuromorfico e dall’espansione delle capacità verso compiti più complessi come la navigazione.

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Robotica

Microrobot magnetici: il futuro della robotica ispirata alla natura

Tempo di lettura: 3 minuti. Microrobot magnetici ispirati alle formiche: scopri come collaborano per superare ostacoli, trasportare carichi e rivoluzionare la medicina e l’ingegneria.

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I ricercatori della Hanyang University di Seoul, Corea del Sud, hanno compiuto un importante passo avanti nello sviluppo della robotica miniaturizzata con i loro microrobot magnetici. Questi robot, ispirati al comportamento collaborativo delle formiche, lavorano insieme per superare ostacoli, trasportare carichi pesanti e affrontare compiti impossibili per i singoli dispositivi. I risultati dello studio, pubblicati sulla rivista Device, aprono nuove prospettive per applicazioni mediche, ingegneristiche e logistiche.

Microrobot ispirati alla natura: come funzionano e cosa li rende unici

Il concetto di robotica di sciame trae ispirazione dalla natura, in particolare dai comportamenti collettivi di insetti come le formiche. Questi microrobot magnetici sono progettati per lavorare insieme in modo coordinato, superando i limiti dei singoli dispositivi.

Ogni robot misura circa 600 micrometri di altezza ed è costruito con una struttura in resina epossidica arricchita da particelle magnetiche di neodimio-ferro-boro (NdFeB), che consentono loro di rispondere a campi magnetici esterni. Grazie a un sistema di magneti rotanti, i robot si assemblano in configurazioni diverse, adattandosi a compiti specifici.

Una delle caratteristiche distintive di questi robot è il loro design cubico, che consente un contatto magnetico più forte rispetto ai modelli sferici utilizzati in precedenti studi. Questo migliora l’efficienza e la capacità di collaborare come un’unità coesa.

Prestazioni straordinarie in diversi ambienti

Gli esperimenti hanno dimostrato la capacità dei microrobot di affrontare una vasta gamma di compiti, tra cui:

  • Superamento di ostacoli: Gli sciami con configurazioni a elevato rapporto d’aspetto possono scalare ostacoli alti fino a cinque volte la loro altezza. In alcuni test, i robot hanno persino dimostrato di poter “lanciarsi” uno alla volta oltre barriere significative.
  • Trasporto su acqua: Un grande sciame di 1.000 microrobot ha formato una zattera galleggiante in grado di trasportare una pillola 2.000 volte più pesante di ciascun robot individualmente, navigando su un liquido senza difficoltà.
  • Movimenti su terraferma: Gli sciami hanno trasportato carichi 350 volte più pesanti del peso di un singolo robot, dimostrando un’efficacia sorprendente nella gestione del peso.
  • Rimozione di ostruzioni: I robot hanno simulato con successo la rimozione di blocchi in tubi progettati per imitare vasi sanguigni ostruiti, suggerendo un futuro utilizzo nella medicina minimamente invasiva.
  • Manipolazione biologica: Attraverso movimenti rotazionali e orbitali, gli sciami sono stati in grado di dirigere organismi viventi, un’applicazione potenziale per la biologia sperimentale.

Produzione su larga scala e sfide future

Un aspetto cruciale del progetto è stato lo sviluppo di un metodo di produzione economico e replicabile, basato sulla tecnologia di stampo replica in loco. Questo approccio garantisce che ogni microrobot abbia una geometria uniforme e proprietà magnetiche coerenti, essenziali per prestazioni affidabili in applicazioni pratiche.

Tuttavia, ci sono ancora sfide da affrontare. Attualmente, i microrobot richiedono un controllo magnetico esterno, limitandone l’autonomia. La navigazione in ambienti complessi, come arterie umane, resta problematica. Il prossimo passo per il team di ricerca sarà aumentare l’autonomia dei robot attraverso sistemi di controllo in tempo reale e feedback, permettendo loro di prendere decisioni adattive durante l’esecuzione dei compiti.

Verso applicazioni pratiche in medicina e ingegneria

Le potenziali applicazioni dei microrobot magnetici sono vaste e rivoluzionarie. In medicina, potrebbero essere utilizzati per trattamenti minimamente invasivi, come la rimozione di coaguli di sangue o il rilascio mirato di farmaci in aree difficili da raggiungere. Nel settore ingegneristico, gli sciami potrebbero essere impiegati per riparazioni in spazi angusti o per la manipolazione di materiali delicati.

Un aspetto particolarmente promettente è la loro resilienza: anche se alcuni membri dello sciame falliscono nel completare un compito, il resto continua a lavorare fino a raggiungere l’obiettivo. Questa caratteristica li rende ideali per operare in ambienti estremi o in situazioni dove l’affidabilità è cruciale.

I microrobot magnetici sviluppati dalla Hanyang University rappresentano un’importante pietra miliare nella robotica. La loro capacità di collaborare come uno sciame, ispirata alla natura, unita a prestazioni straordinarie, apre nuove possibilità in ambiti che vanno dalla medicina alla logistica. Con ulteriori sviluppi nell’autonomia e nel controllo, questi robot potrebbero trasformare il modo in cui affrontiamo le sfide tecnologiche più complesse.

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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.

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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.

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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.

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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.

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