Detector de colisiones inspirado en langostas mejora la seguridad de robots y vehículos

Plagas de langostas, con millones de insectos, cruzan el cielo para atacar cultivos pero los insectos individuales no colisionan entre sí en estos enormes enjambres. Un equipo de ingenieros está creando un detector de colisiones de bajo consumo que imita la respuesta de evasión de la langosta para ayudar a robots, drones e incluso coches autónomos a evitar colisiones.

Las langostas usan una única neurona especializada llamada Detector de Movimiento Gigante Lobula (LGMD) para evitar colisiones. La neurona recibe dos señales diferentes. La primera es una imagen de una langosta que se acerca que cae en el ojo de la langosta que evade. Cuanto más cerca está la langosta invasora, mayor la imagen y más fuerte esta señal excitatoria. La otra entrada es el cambio en velocidad angular de la langosta invasora respecto a la que evade. Como la neurona tiene dos ramas, la langosta computa cambios en estas dos entradas y se da cuenta de que algo va a colisionar, por lo que la langosta que evade cambia dirección.

Los investigadores desarrollaron un detector de colisiones compacto a nanoescala usando disulfuro de molibdeno monocapa como fotodetector. Colocaron el fotodetector sobre una arquitectura de memoria de puerta flotante programable que puede imitar la respuesta de la neurona de la langosta usando solo una minúscula cantidad de energía.

Las langostas se mueven a 2-3 mph y cambian dirección en cientos de milisegundos. La decisión de mover emplea matemáticas no lineales y gasto energético minúsculo. Esta reacción rápida y uso modesto de energía es atractivo para detectores de colisiones mecanizados. Los detectores actuales para automóviles autónomos son muy grandes y pesados —el detector de los investigadores responde en dos segundos. Además, en ser detector para todo, el sensor basado en disulfuro de molibdeno es específico de tarea pero, al ser tan pequeño y usar tan poca energía, eso es aceptable.

El fotodetector causa aumento de corriente en respuesta a objeto que se acerca —señal excitatoria— mientras la pila de memoria programable subyacente siempre causa disminución de corriente —señal inhibitoria. Cuando un objeto se acerca, la señal excitatoria se suma a los estímulos inhibitorios, causando cambio no monótono en la corriente del dispositivo, imitando la respuesta de escape de la neurona LGMD en langostas. El nuevo dispositivo puede detectar colisiones potenciales de variedad de objetos a velocidades variables.

Los investigadores solo han probado el dispositivo con objetos en ruta de colisión directa; aún necesitan optimizar respuestas para situaciones adicionales.