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(Noticias de Nanowerk) Investigadores del MIT han desarrollado un método para imprimir materiales en 3D con propiedades mecánicas ajustables que detectan cómo se mueven e interactúan con el medio ambiente. Los investigadores crean estas estructuras de sensores utilizando un solo material y una sola ejecución en una impresora 3D.
Para lograr esto, los investigadores comenzaron con materiales de celosía impresos en 3D y construyeron redes de canales llenos de aire en la estructura durante el proceso de impresión. Al medir cómo cambia la presión en estos canales cuando la estructura se aprieta, flexiona o estira, los ingenieros pueden obtener información sobre cómo se mueve el material.
El método abre posibilidades para incorporar sensores en materiales arquitectónicos, una clase de materiales cuyas propiedades mecánicas están programadas por forma y composición. El control de la geometría de las características de los materiales arquitectónicos cambia sus propiedades mecánicas, como la rigidez o la tenacidad. Por ejemplo, en estructuras celulares como las cuadrículas que los investigadores están imprimiendo, una red de células más densa conduce a una estructura más rígida.
Esta técnica podría utilizarse algún día para crear robots blandos flexibles con sensores integrados que permitan a los robots comprender su postura y sus movimientos. También podría usarse para fabricar dispositivos inteligentes portátiles que brinden información sobre cómo una persona se mueve o interactúa con su entorno.
«La idea detrás de este trabajo es que podemos tomar cualquier material que se pueda imprimir en 3D y tener una manera fácil de enrutar canales a través del material para que obtengamos sensorización con estructura. Y si usa materiales realmente complejos, puede tener movimiento, percepción y estructura, todo en uno”, dice la coautora principal Lillian Chin, estudiante graduada en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT.
![texto](https://www.nanowerk.com/news2/gadget/newsid=61254.php/id61254_1.jpg)
Junto a Chin en el artículo están los coautores principales Ryan Truby, un ex postdoctorado de CSAIL que ahora es profesor asistente en la Universidad Northwestern; Annan Zhang, estudiante de posgrado de CSAIL; y la autora principal Daniela Rus, profesora de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación de Andrew y Erna Viterbi y directora de CSAIL. El artículo fue publicado en avances científicos («La inervación fluida sensoriza las estructuras de un solo material de construcción»).
Materiales Arquitectónicos
Los investigadores centraron sus esfuerzos en las celosías, un tipo de «material arquitectónico» que exhibe propiedades mecánicas ajustables basadas únicamente en su geometría. Por ejemplo, cambiar el tamaño o la forma de las celdas en la red hace que el material sea más o menos flexible.
Si bien los materiales arquitectónicos pueden exhibir propiedades únicas, integrar sensores en ellos es un desafío dadas las formas complejas y dispersas de los materiales. Colocar sensores en el exterior del material suele ser una estrategia más simple que incrustar sensores en el material. Sin embargo, cuando los sensores están conectados al exterior, es posible que la información que proporcionen no brinde una descripción completa de la deformación o el movimiento del material.
En cambio, los investigadores imprimieron en 3D canales llenos de aire directamente en los puntales que forman la rejilla. Cuando la estructura se mueve o se comprime, estos canales se deforman y el volumen de aire interior cambia. Los investigadores pueden medir el cambio de presión correspondiente utilizando un sensor de presión disponible comercialmente, que proporciona información sobre cómo se deforma el material.
Al estar incorporados en el material, estos «sensores de fluidos» ofrecen ventajas sobre los materiales de sensores convencionales.
Las estructuras «sensorizan».
Los investigadores integran canales en la estructura mediante impresión 3D con procesamiento de luz digital. En este proceso, la estructura se extrae de un tanque de resina y se cura en una forma precisa usando luz proyectada. Se proyecta una imagen sobre la resina húmeda y se curan las áreas afectadas por la luz.
Pero a medida que avanza el proceso, la resina se atasca en los canales del sensor. Los investigadores tuvieron que eliminar el exceso de resina antes del curado, utilizando una mezcla de aire comprimido, vacío y una laboriosa limpieza.
Utilizaron este proceso para crear múltiples estructuras de celosía y demostraron cómo los canales llenos de aire producían una respuesta clara cuando las estructuras se comprimían y flexionaban.
![dedo robótico suave hecho de dos cilindros](https://www.nanowerk.com/news2/gadget/newsid=61254.php/id61254_2.jpg)
“Lo importante es que solo usamos un material para imprimir en 3D nuestras estructuras sensorizadas. Estamos eludiendo las limitaciones de otros procesos de fabricación e impresión 3D de múltiples materiales que normalmente se consideran para el modelado de materiales similares”, dice Truby.
Sobre la base de estos resultados, también incorporaron sensores en una nueva clase de materiales que se están desarrollando para robots blandos motorizados conocidos como auxéticos de corte manual o HSA. Las HSA se pueden rotar y estirar simultáneamente, lo que les permite usarse como actuadores robóticos blandos efectivos. Sin embargo, debido a sus formas complejas, son difíciles de «sensorizar».
Imprimieron en 3D un robot blando HSA que podía realizar múltiples movimientos, como doblarse, girar y estirarse. Ejecutaron el robot a través de una serie de movimientos durante más de 18 horas y usaron los datos del sensor para entrenar una red neuronal que podría predecir con precisión el movimiento del robot.
Chin quedó impresionada con los resultados: los sensores de líquidos eran tan precisos que tuvo problemas para distinguir entre las señales que los investigadores enviaban a los motores y los datos que regresaban de los sensores.
“Los científicos de materiales han trabajado duro para optimizar los materiales arquitectónicos en términos de su funcionalidad. Esta parece una idea simple pero muy poderosa para conectar lo que estos investigadores han estado haciendo con esta área de percepción. Una vez que agregamos sensores, la robótica como yo puede entrar y usar esto como un material activo, no solo pasivo”, dice ella.
“La detección de robots blandos con sensores continuos similares a la piel ha sido un desafío abierto en este campo. Este nuevo método proporciona capacidades propioceptivas precisas para robots blandos y abre la puerta a la exploración del mundo a través del tacto”, dice Rus.
En el futuro, los investigadores esperan encontrar nuevas aplicaciones para esta técnica, como B. el desarrollo de nuevas interfaces hombre-máquina o dispositivos blandos que tienen funciones de sensor dentro de la estructura interna. Chin también está interesado en utilizar el aprendizaje automático para ampliar los límites de la detección táctil para la robótica.
“El uso de la fabricación aditiva para la construcción directa de robots es atractivo. Permite la complejidad que creo que se requiere para los sistemas adaptativos generales», dice Robert Shepherd, profesor asociado de la Escuela Sibley de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial de la Universidad de Cornell, que no participó en este trabajo. «Al usar el mismo proceso de impresión 3D para construir el molde, el mecanismo y las matrices de sensores, su proceso contribuirá en gran medida a ayudar a los investigadores a intentar construir robots complejos fácilmente».
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