Robotica
Robot bioibridi controllati da impulsi elettrici generati dai funghi
Tempo di lettura: 2 minuti. I ricercatori della Cornell University sviluppano robot bioibridi controllati da impulsi elettrici generati dai miceli dei funghi, migliorando l’interazione ambientale.
Un team di ricercatori della Cornell University ha sviluppato una nuova tipologia di robot bioibridi, controllati tramite impulsi elettrici generati dai miceli dei funghi. Questa innovazione rivoluzionaria, documentata nell’articolo pubblicato su Science Robotics da Anand Mishra e i suoi colleghi del Laboratorio di Robotica Organica della Cornell, offre la possibilità di creare macchine che riescono a reagire in maniera autonoma agli stimoli ambientali, migliorando l’interazione rispetto ai tradizionali robot sintetici.
Il micelio è la parte vegetativa dei funghi, presente nel sottosuolo, e si distingue per la sua capacità di crescere in condizioni avverse e per la sua abilità nel captare segnali chimici e biologici, rispondendo a molteplici input esterni. I ricercatori hanno sfruttato queste proprietà per creare un sistema di controllo che consente ai robot di adattarsi alle variazioni nell’ambiente circostante. Questo rende i robot bioibridi potenzialmente più sensibili e flessibili rispetto ai loro omologhi puramente sintetici.
Controllo bioibrido tramite impulsi elettrici
Il micelio emette segnali elettrici che sono stati utilizzati come fonte di controllo per i robot. Il sistema sviluppato da Mishra consente di intercettare questi segnali elettrofisiologici attraverso un’interfaccia elettrica in grado di bloccare le interferenze e registrare accuratamente l’attività elettrica del micelio in tempo reale. I segnali vengono poi convertiti in impulsi digitali, che controllano gli attuatori del robot. Questo processo è simile a quello dei circuiti neuronali, con il sistema che traduce i picchi ritmici naturali del micelio in comandi per il movimento del robot.
I ricercatori hanno progettato due robot bioibridi: uno con forma di ragno e un altro su ruote. Entrambi hanno completato con successo una serie di esperimenti. Il primo esperimento ha mostrato che i robot erano in grado di camminare e muoversi grazie ai segnali spontanei generati dal micelio. In seguito, sottoponendo i robot alla luce ultravioletta, si è osservato un cambiamento nei loro movimenti, dimostrando la capacità dei miceli di reagire agli stimoli ambientali. Infine, i ricercatori sono riusciti a sovrascrivere completamente il segnale nativo del micelio, mostrando la flessibilità del sistema.
Implicazioni e potenziali applicazioni
Le potenziali applicazioni di questa tecnologia sono molteplici e si estendono ben oltre il campo della robotica. Un esempio proposto dagli stessi ricercatori è l’utilizzo di questi robot bioibridi in agricoltura. Grazie alla capacità dei miceli di rilevare e rispondere a segnali chimici, i robot potrebbero monitorare in tempo reale la chimica del suolo e intervenire autonomamente, ad esempio decidendo quando aggiungere fertilizzanti, con l’obiettivo di migliorare la sostenibilità agricola e ridurre fenomeni dannosi come le fioriture algali.
La fusione tra componenti biologici e tecnologici non solo migliora l’efficienza dei robot, ma crea anche una connessione tra il sistema vivente e la macchina. Questo progresso potrebbe aprire nuove strade per l’integrazione della robotica nei processi biologici e ambientali.
La ricerca è stata sostenuta dalla National Science Foundation, dal Dipartimento dell’Agricoltura degli Stati Uniti e dal programma NSF Signal in Soil.
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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