¿Qué siente un robot cuando toca algo? Poco o nada hasta ahora. Pero gracias a los sensores adecuados, actuadores y un software con nuevos algoritmos, ahora los robots pueden tener la sensación de tacto, con la capacidad de identificar materiales diferentes con solo tocarlos.

Los investigadores de la Viterbi School of Engineering, Universidad del Sur de California, publicaron un estudio ayer 18 de junio en Frontiers in Neurorobotics en el cual muestran un robot especialmente diseñado que puede superar a los humanos en la identificación de una amplia gama de materiales naturales, de acuerdo con sus texturas, allanando el camino para los avances para la creación de nuevas prótesis, robots de asistencia personal y pruebas de productos de consumo.

Este último punto en especial es de vital importancia para la industria farmacéutica, la cual ve cada vez mayor la presión de movimientos ecologistas que exigen que se detenga la prueba de productos de consumo, en especial cosméticos, en animales.

El robot estaba equipado con un nuevo tipo de sensor táctil construido para imitar la punta del dedo humano. También utiliza un nuevo algoritmo diseñado para tomar decisiones acerca de cómo explorar el mundo exterior, imitando las estrategias humanas. Capaz de otras emular otras sensaciones humanas, el sensor también puede decir donde y en que dirección se aplican una fuerza, e incluso puede detectar las propiedades térmicas de un objeto.

Al igual que el dedo humano, el sensor BioTac® tiene una piel suave, flexible sobre un relleno líquido. La piel tiene incluso huellas dactilares en su superficie, lo que eleva su sensibilidad a las vibraciones. A medida que el dedo se desliza sobre una superficie con textura, la piel vibra en formas características. Estas vibraciones se detectan mediante un hidrófono en el interior del núcleo similar al hueso del dedo. El dedo humano utiliza vibraciones similares para identificar texturas, pero el dedo del robot es aún más sensible.

Construido por Fishel, el robot especializado fue entrenado en 117 materiales comunes recogidos en tiendas de telas, artículos de papelería y de hardware. Cuando se enfrentó a un material de forma aleatoria, el robot pudo identificar correctamente el material el 95% de la veces, después de seleccionar de forma inteligente y haciendo un promedio de cinco movimientos exploratorios.

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