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Nov 26, 2023

Robô macio detecta danos e se cura

Pesquisadores instalaram SHeaLDS – guias de luz auto-recuperáveis ​​para detecção dinâmica –

Os pesquisadores instalaram o SHeaLDS – guias de luz com autocorreção para detecção dinâmica – em um robô macio semelhante a uma estrela do mar de quatro patas e equipado com controle de feedback. Depois que os pesquisadores perfuraram uma de suas pernas, o robô foi capaz de detectar o dano e autocurar os cortes.

Se os robôs vão se aventurar em ambientes remotos que os humanos não podem alcançar, como as profundezas subaquáticas ou o espaço sideral distante, eles não precisarão apenas de energia e meios para chegar lá. Eles também precisam cuidar bem de si mesmos.

Para tanto, uma equipe liderada por Rob Shepherd, professor associado de engenharia mecânica e aeroespacial na Cornell Engineering, combinou sensores ópticos com um material compósito para criar um robô macio que pode detectar quando e onde foi danificado - e então se curar no chão. ver.

Seu artigo, "Sensores ópticos autônomos de autocura para sistemas inteligentes de corpo mole", publicado em 7 de dezembro na Science Advances. O principal autor é o estudante de doutorado Hedan Bai.

“Nosso laboratório está sempre tentando tornar os robôs mais resistentes e ágeis, para que operem por mais tempo com mais recursos”, disse Shepherd. "O problema é que, se você fizer os robôs operarem por um longo tempo, eles acumularão danos. Então, como podemos permitir que eles consertem ou lide com esse dano?"

O primeiro passo para que tal reparo ocorra é que o robô seja capaz de identificar que existe, de fato, algo que precisa ser consertado.

Durante anos, o Laboratório de Robótica Orgânica da Shepherd usou sensores de fibra ótica extensíveis para fazer robôs macios e componentes relacionados – da pele à tecnologia vestível – tão ágeis e práticos quanto possível.

Nos sensores de fibra óptica, a luz de um LED é enviada através de um guia de onda óptico e um fotodiodo detecta mudanças na intensidade do feixe para determinar quando o material está sendo deformado. Uma das virtudes da tecnologia é que os guias de onda ainda são capazes de propagar a luz se forem perfurados ou cortados.

Os pesquisadores combinaram os sensores com um elastômero de ureia de poliuretano que incorporou pontes de hidrogênio, para cura rápida, e trocas de dissulfeto, para resistência.

Os SHeaLDS resultantes – guias de luz com autocorreção para detecção dinâmica – fornecem detecção dinâmica confiável, são resistentes a danos e podem se auto-regenerar de cortes à temperatura ambiente sem qualquer intervenção externa.

Para demonstrar a tecnologia, os pesquisadores instalaram o SHeaLDS em um robô macio semelhante a uma estrela do mar de quatro patas e equipado com controle de feedback. Depois que os pesquisadores perfuraram uma de suas pernas um total de seis vezes, o robô foi capaz de detectar o dano e autocurar cada corte em cerca de um minuto. O robô também pode adaptar autonomamente sua marcha com base no dano que detectou.

Embora o material seja resistente, não é indestrutível.

“Eles têm propriedades semelhantes à carne humana”, disse Shepherd. "Você não se cura bem de queimaduras, ou de coisas com ácido ou calor, porque isso mudará as propriedades químicas. Mas podemos fazer um bom trabalho de cura de cortes."

Shepherd planeja integrar o SHeaLDS com algoritmos de aprendizado de máquina que reconhecem eventos táteis para eventualmente criar "um robô muito duradouro que tem uma pele auto-reparável, mas usa a mesma pele para sentir seu ambiente para ser capaz de realizar mais tarefas".

O estudante de doutorado Young Seong Kim foi co-autor do artigo.

A pesquisa foi apoiada pelo Escritório de Pesquisa Científica da Força Aérea, pelo programa de Conceitos Inovadores e Avançados da NASA e pelo programa EFRI da National Science Foundation.

Os pesquisadores fizeram uso do Cornell NanoScale Facility, um membro da National Nanotechnology Coordinated Infrastructure, que é apoiado pela NSF; o Cornell Center for Materials Research, que é apoiado pelo programa MRSEC da NSF; e o Cornell Energy Systems Institute.

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