Ingenieros de la Universidad de Duke están desarrollando un sistema robótico inteligente para detectar puntos calientes de contaminación y fuentes de vertidos tóxicos. Su enfoque permite a un robot incorporar cálculos aéreos que determinen la concentración en espacios cerrados de forma más exacta.
«La mayoría de las aproximaciones existentes, que utilizan los robots para localizar las fuentes de partículas aéreas, se basan en suposiciones biológicas simples o técnicas heurísticas, lo cual conduce a los robots contracorriente o siguiendo un gradiente de concentración» comenta Michael M. Zavlanos, Profesor asociado de Ingeniería Mecánica y Ciencia de Materiales de la Universidad de Duke. «Estos métodos, normalmente, utilizan solo una única base de cálculo en espacios abiertos y no pueden calcular otros parámetros igual de importantes como son los tiempos de liberación».
Pero en ambientes complejos, estos métodos simples pueden enviar a los robots erroneamente a zonas donde las concentraciones han aumentado artificialmente, debido a la física de fluídos presente en las corrientes de aire, no porque sean fuente del vertido.
«Si alguien está fumando fuera no se tarda mucho tiempo en localizar, unicamente siguiendo el olfato ya que no hay nada que pare las corrientes de aire de ser predecibles» señala Wilkins Aquino, Profesor de Ingeniería Mecánica y Ciencia de Materiales en la Universidad de Duke.«Pero no es igual a un cigarrillo dentro de una oficina, que de pronto se vuelve más difícil debido a las corrientes de aire irregulares creadas por pasillos, esquinas y subdivisiones en la oficina».
En una publicación online reciente de IEEE para transacciones sobre robótica, Zavlanos, Aquino y el nuevo graduado Doctoral Reza Khodayi-mehr, tomaron ventaja de la física tras estas corrientes de aire para seguir la fuente de emisión de forma más eficiente.
Su aproximación combina modelos basados en la física para la identificación de fuentes problemáticas junto con algoritmos que planeen una ruta para que la robótica consiga una retroalimentación. Los robots toman medidas de concentración de los contaminantes en el ambiente y, entonces, utilizan estas medidas para mejorar los calculos sobre dónde proceden realmente esos compuestos químicos.
«Crear estos modelos basados en la física requiere de una solución de equaciones diferenciales parciales, lo cual demanda uso computacional y conlleva que su aplicación sea portátil y pequeña, todo un reto» dice Khodayi-mehr.«Hemos tenido que crear modelos simplificados que realicen los mismos cálculos de forma más eficiente, lo que también los vuelve más inexactos. Es un reto sin precedentes».
Khodayi-mehr construyó una caja rectangular con una pared, casi limitando el espacio longitudinal para crear un pasillo con forma de U en miniatura, de manera que se asemeje, como sistema simplificado, a una oficina. Un ventilador bombea aire dentro de un extremo del pasillo, a un extremo de la U, y retorna por el otro, mientras que se filtra lentamente etanol gaseoso en una de las esquinas. A pesar de la simplicidad del sistema, las corrientes de aire creadas en su interior son turbulentas y sucias, creando una fuente problemática de difícil identificación que pueda resolver cualquier robot convencional sensible a vapores de etanol.
Pero el robot desarrollado lo solventó igualmente.
El robot toma medidas de concentración, cotejándolas con otras medidas previas, y soluciona de manera óptima el lugar de estimación para la fuente. Posteriormente, analiza una siguiente posición realizando nuevas medidas, se repite este proceso hasta que localiza la fuente.
«Mediante la combinación de los modelos basados en la física con un planteamiento óptimo, podemos localizar dónde está la fuente realizando pocas medidas» indica Zavlanos. «Esto se debe a que los modelos basados en la física proporcionan relaciones entre medidas, que no cuentan para aproximaciones de datos puros, y un planteamiento óptimo permite al robot tomar esas pocas medidas con el mayor contenido de información».
«Los modelos basados en la física no son perfectos pero pueden generar más información que solo un sensor aislado» añadía Aquino.«No tienen que ser exactos, pero permite al robot tomar medidas en base a estar dentro de la física de fluídos. Sus resultados presentan una aproximación más eficiente»
Esta serie compleja de soluciones a problemas no es necesariamente rápida, pero es más robusta. Puede manejar situaciones con múltiples fuentes, lo que actualmente es imposible para aproximaciones heurísticas y pueden medir la frecuencia de contaminación.
El grupo está aún trabajando para crear algoritmos en máquinas inteligentes que hagan a sus modelos más eficientes y exactos con el paso del tiempo. Están también trajando en expandir esta idea a programar una flota de robots que automáticamente realicen una busqueda a gran escala. Mientras que todavía no han probado esta aproximación en la práctica, han publicado simulaciones que demuestran su potencial.
«Trasladar de un ambiente de laboratorio, con parámetros ajustados, a un escenario práctico implica adicionar diferentes problemáticas´´ resalta Khodayi-mehr. «Por ejemplo, en una situación real probablemente no tengamos la geometría de análisis. Estas son algunas de las investigaciones que seguimos realizando y tomando como referencia».
Puede consultar la publicación completa en el siguiente enlace: https://ieeexplore.ieee.org/document/8641345/