Investigadores del MIT han desarrollado un método para Impresión 3d materiales con propiedades mecánicas ajustables que detectan cómo se mueven e interactúan con el medio ambiente. Los investigadores crean estas estructuras de detección utilizando un solo material y una sola ejecución en una impresora 3D.
Sensor fluídico. Crédito de la imagen: MIT
Para lograr esto, los investigadores comenzaron con materiales de celosía impresos en 3D e incorporaron redes de canales llenos de aire en la estructura durante el proceso de impresión. Al medir cómo cambia la presión dentro de estos canales cuando la estructura se aprieta, dobla o estira, los ingenieros pueden recibir información sobre cómo se mueve el material.
El método abre oportunidades para incorporar sensores dentro de materiales arquitectónicos, una clase de materiales cuyas propiedades mecánicas se programan a través de la forma y la composición. El control de la geometría de las características en los materiales de arquitectura altera sus propiedades mecánicas, como la rigidez o la tenacidad. Por ejemplo, en estructuras celulares como las redes que imprimen los investigadores, una red más densa de células crea una estructura más rígida.
Esta técnica podría usarse 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 producir dispositivos inteligentes portátiles que brinden información sobre cómo una persona se mueve o interactúa con su entorno.
“La idea con este trabajo es que podemos tomar cualquier material que se pueda imprimir en 3D y tener una forma simple de enrutar canales a lo largo de él para lograr la sensorización con estructura. Y si usa materiales realmente complejos, entonces 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 del MIT (CSAIL).
Junto a Chin en el artículo están el coautor principal 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 Andrew y Erna Viterbi de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación y directora de CSAIL. El artículo está publicado en Avances de la ciencia.
materiales arquitectonicos
Los investigadores centraron sus esfuerzos en las redes, un tipo de «material diseñado», que exhibe propiedades mecánicas personalizables 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 diseñados pueden exhibir propiedades únicas, integrar sensores dentro de 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 dentro del material. Sin embargo, cuando los sensores se colocan en el exterior, es posible que la información que proporcionen no brinde una descripción completa de cómo se deforma o se mueve el material.
En su lugar, los investigadores utilizaron la impresión 3D para incorporar canales llenos de aire directamente en los puntales que forman la red. Cuando la estructura se mueve o se aprieta, esos canales se deforman y el volumen de aire interior cambia. Los investigadores pueden medir el cambio de presión correspondiente con un sensor de presión comercial, que proporciona información sobre cómo se deforma el material.
Debido a que están incorporados en el material, estos «sensores de fluidos» ofrecen ventajas sobre los materiales de sensores convencionales.
Estructuras “sensorizantes”
Los investigadores incorporaron canales en la estructura utilizando la impresión 3D de procesamiento de luz digital. En este método, la estructura se extrae de un charco de resina y se endurece 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 continúa el proceso, la resina permanece atrapada dentro de los canales del sensor. Los investigadores tuvieron que eliminar el exceso de resina antes de que se curara, usando una mezcla de aire a presión, vacío y limpieza compleja.
Utilizaron este proceso para crear varias estructuras de celosía y demostraron cómo los canales llenos de aire generaban una retroalimentación clara cuando las estructuras se comprimían y doblaban.
“Es importante destacar que solo usamos un material para imprimir en 3D nuestras estructuras sensorizadas. Pasamos por alto las limitaciones de otros métodos de fabricación e impresión 3D de múltiples materiales que normalmente se consideran para el modelado de materiales similares”, dice Truby.
A partir de estos resultados, también incorporaron sensores en una nueva clase de materiales desarrollados para robots blandos motorizados conocidos como auxéticos de corte manual o HSA. Las HSA se pueden torcer y estirar simultáneamente, lo que les permite usarse como actuadores robóticos blandos efectivos. Pero son difíciles de “sensorizar” debido a sus formas complejas.
Imprimieron en 3D un robot blando HSA capaz de realizar varios movimientos, como doblarse, torcerse y alargarse. 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 fluídicos eran tan precisos que tuvo dificultades 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 estado trabajando arduamente para optimizar la funcionalidad de los materiales arquitectónicos. Esto parece una idea simple, pero realmente poderosa para conectar lo que esos investigadores han estado haciendo con este ámbito de la percepción. Tan pronto como agreguemos la detección, entonces los especialistas en robótica como yo pueden entrar y usar esto como un material activo, no solo pasivo”, dice ella.
“Sensorizar robots blandos con sensores continuos similares a la piel ha sido un desafío abierto en el campo. Este nuevo método proporciona capacidades propioceptivas precisas para robots blandos y abre la puerta para explorar el mundo a través del tacto”, dice Rus.
En el futuro, los investigadores esperan encontrar nuevas aplicaciones para esta técnica, como la creación de nuevas interfaces hombre-máquina o dispositivos blandos que tengan capacidades de detección 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 construir robots directamente es atractivo. Permite la complejidad que creo que se requiere para los sistemas generalmente adaptables”, 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 la forma, el mecanismo y las matrices de detección, su proceso contribuirá significativamente al objetivo de los investigadores de construir robots complejos de manera simple».
Escrito por Adán Zewe
Fuente: Instituto de Tecnología de Massachusetts
