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Mecânica

Asas de aviões e drones ganham memória de perigo com material inteligente

Redação do Site Inovação Tecnológica - 31/10/2022

Asas de aviões e drones ganham memória de perigo com material inteligente
Primeiro protótipo da asa responsiva construída pela equipe.
[Imagem: Jared Pike/Purdue University]

Afogamento nos dados

O aumento da versatilidade e capacidade de manobra dos drones está tendo um custo: É cada vez mais difícil dar-lhes poder computacional suficiente para lidar com todos os seus sensores.

Isso porque, ao contrário dos humanos e outros seres vivos, os veículos autônomos não têm como filtrar informações de que não precisam, o que diminui o tempo de resposta às mudanças em seu ambiente - por exemplo, diminuindo a velocidade com que podem navegar por ambientes tortuosos.

"Existe esse problema chamado 'afogamento nos dados'. Os drones não podem usar toda sua capacidade de voo porque há muitos dados de seus sensores para processar, o que os impede de voar com segurança em determinadas situações," explica o professor Andres Arrieta, da Universidade Purdue, nos EUA.

Sua aluna Katherine Riley sugeriu então uma saída para esse dilema: Dotar os drones de sensores que não exigem processamento.

Sensor sem processamento

A solução desenvolvida por Katherine é um híbrido dos domos dos plásticos-bolha, que todos adoramos estourar, com as aberturas em formato de cruz nas tampas plásticas dos copos de refrigerantes, por onde se coloca o canudo.

O resultado é uma cúpula projetada para ser invertida por uma quantidade específica de força. Assim, uma combinação de cúpulas levantadas e abaixadas em certas partes da asa, por exemplo, pode indicar ao sistema de controle do drone que a asa está passando por um padrão de pressão perigoso. Outros padrões de cúpula podem significar temperaturas perigosas ou que um objeto está se aproximando.

Como é necessária uma certa quantidade mínima de força para inverter as cúpulas, as forças abaixo desse limite são automaticamente filtradas, e simplesmente não chegam ao processador do drone.

Mas, se tudo parece engenhoso e simples demais, qualquer ilusão de simplicidade termina aqui.

Asas de aviões e drones ganham memória de perigo com material inteligente
A simplicidade dos domos invertíveis logo se transformou em um metamaterial neuromórfico, que aprende com as situações vividas.
[Imagem: Katherine S. Riley et al. - 10.1002/aisy.202200158]

Material inteligente com memória

Ao usar os pequenos domos para detectar situações perigosas, a equipe se deu conta de que uma asa de avião dotada desse mecanismo sem processamento pode funcionar como uma memória, permitindo que o veículo aprenda a identificar e lidar com situações perigosas.

Se parece estranho que uma cúpula reversível possa lembrar a uma asa de condições perigosas, basta lembrar que os humanos e animais também usam conceitos não relacionados para reconhecer relacionamentos, uma estratégia de aprendizado chamada de memória associativa: Quando você esqueceu o nome de um lugar, por exemplo, pode usar um detalhe de que se recorda para lembrá-lo; a recuperação de uma versão parcial da memória permite que você construa uma versão mais completa dessa memória.

Foi o que bastou para transformar um plano cheio de cúpulas em um metamaterial, o que foi feito recobrindo a asa e suas cúpulas com um revestimento contendo sensores, responsáveis por detectar quando cada cúpula muda de pressionada para liberada e vice-versa. Quando detectam a mudança na forma de cada cúpula, os sensores acionam um memoristor, o componente eletrônico com memória que é a base de toda a computação neuromórfica, aquela que imita o funcionamento do cérebro.

Cada memoristor recebe o sinal de cada sensor e então "aprende", lembrando-se do padrão que um certo nível de força cria na superfície da asa.

Na prática, uma asa de drone seria capaz de recordar rapidamente um padrão associado a uma condição perigosa porque o metamaterial mantém um registro de todas as suas memórias parciais - padrões de cúpula invertida - como uma única memória completa que esses padrões criam juntos. Com base em seus primeiros experimentos, os pesquisadores acreditam que o metamaterial não precisa armazenar nada para recuperar informações que armazena dentro de si ao longo do tempo.

A seguir, os pesquisadores pretendem testar tudo isso na prática, em drones reais, observando como o material responde ao ambiente com base nas informações que aprende com as cúpulas. E, como tudo pode ser fabricado com técnicas já existentes, o professor Arrieta acredita que será possível construir uma asa de drone ou avião usando esse material inteligente nos próximos três a cinco anos.

Bibliografia:

Artigo: Neuromorphic metamaterials for mechanosensing and perceptual associative learning
Autores: Katherine S. Riley, Subhadeep Koner, Juan C. Osorio, Yongchao Yu, Harith Morgan, Janav P. Udani, Stephen A. Sarles, Andres F. Arrieta
Revista: Advanced Intelligent Systems
DOI: 10.1002/aisy.202200158
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