Robótica / Biología
Diminutos drones imitan la memoria “instantánea” de las hormigas
La forma en que los insectos reconocen visualmente su entorno y lo combinan con el conteo de sus pasos para regresar a casa sirvió de inspiración a los especialistas

Los diminutos drones solo pueden transportar procesadores muy pequeños con poca potencia y memoria. Por eso se requieren nuevas soluciones para optimizar la navegación autónoma. / Crédito: Guido de Croon / TU Delft|MAV Lab.
Científicos e ingenieros han integrado distintos conocimientos biológicos y de Inteligencia Artificial (IA) para crear una estrategia de navegación autónoma inspirada en insectos, pensada para robots pequeños y livianos. La estrategia permite que estos mini drones regresen a casa después de largas trayectorias, requiriendo escasa potencia y memoria. De esta manera, se vuelven más operativos y eficientes para el monitoreo ambiental e industrial, entre otras aplicaciones.
Investigadores de la Universidad Tecnológica de Delft (TU Delft), en Países Bajos, han desarrollado un sistema de navegación autónoma para pequeños drones que combina los avances de la Inteligencia Artificial (IA) con la observación de la naturaleza: los especialistas han logrado imitar la memoria “instantánea” de las hormigas, que les permite volver a casa recordando su entorno y contando los pasos realizados.
Más eficientes
El nuevo sistema permite que los diminutos robots ganen eficiencia, reduciendo sus necesidades en cuanto a potencia de procesamiento y memoria informática. Gracias a esta innovación, es posible optimizar su uso en una amplia gama de aplicaciones, desde monitorear el stock en los almacenes hasta encontrar fugas de gas en sitios industriales o realizar tareas de monitoreo ambiental. Las características de este desarrollo se resumen en un nuevo estudio, publicado recientemente en la revista Science Robotics.
Los conocimientos biológicos empleados por los investigadores para este nuevo sistema incluyen el análisis sobre cómo los insectos, especialmente las hormigas, utilizan la visión para navegar. Se trata de un modelo de “instantánea”: la hormiga toma ocasionalmente instantáneas de su entorno. Más tarde, al acercarse a la instantánea, el insecto puede comparar su percepción visual actual con la instantánea y moverse para minimizar las diferencias. Gracias a esto, el insecto navega y "regresa" a la ubicación de la instantánea, eliminando cualquier deriva o confusión.
“La navegación basada en instantáneas se puede comparar con cómo Hansel intentó no perderse en el cuento de hadas de “Hansel y Gretel”. Cuando Hans arrojaba piedras al suelo, podía volver a casa. Sin embargo, cuando arrojó migas de pan que se comieron los pájaros, Hans y Gretel se perdieron. En nuestro caso, las piedras son las instantáneas”, dijo en una nota de prensa el científico Tom van Dijk, autor principal del nuevo estudio.
Navegación basada en instantáneas
De acuerdo a un artículo publicado en Popular Science, los especialistas probaron a los mini drones con este esquema: hicieron que lograran concentrarse en una instantánea almacenada en la memoria y moverse de un punto a otro a lo largo del recorrido como un eslabón de una cadena, antes de regresar finalmente a su base de origen.
Luego de la prueba, verificaron que el dron pudo recorrer con éxito 100 metros alrededor del recorrido utilizando solamente 0,65 kilobytes de memoria. Todo el procesamiento visual necesario para que el robot inspirado en insectos complete la ruta de navegación se realizó en un microcontrolador común, un producto electrónico de bajo coste y fácil acceso.
Los investigadores concluyeron que la estrategia de navegación inspirada en insectos y complementada con IA es un paso importante en el camino hacia la aplicación de pequeños robots autónomos en el mundo real. La funcionalidad de la estrategia propuesta permite eliminar uno de los “cuellos de botella” que limitan a estas tecnologías: la necesidad de procesadores potentes y grandes recursos informáticos para el funcionamiento de las aplicaciones.
Referencia
Visual route following for tiny autonomous robots. Tom Van Dijk, Christophe De Wagter and Guido De Croon. Science Robotics (2024). DOI:https://doi.org/10.1126/scirobotics.adk0310
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