Inteligencia Artificial
Los científicos están equipando robots de cuatro patas que imitan a animales con inteligencia artificial (IA) y una variedad de equipos de detección para ayudar a los robots a navegar de forma autónoma por terrenos traicioneros y cuevas subterráneas en Marte.
En una presentación el 14 de diciembre en la reunión anual de la Unión Geofísica Estadounidense (AGU), que se realizó en línea este año, los investigadores de NASA / JPL-Caltech presentaron sus «perros robot”, que pueden maniobrar de manera que los icónicos rovers de ruedas como Spirit, Opportunity, Curiosity y el recientemente lanzado Perseverance nunca pudieron.
Ventajas del nuevo perro robot
La agilidad y la resistencia de los nuevos robots se combinan con sensores que les permiten evitar obstáculos, elegir entre múltiples caminos y construir mapas virtuales de túneles y cavernas enterrados para los operadores en la base de operaciones, dijeron científicos de AGU.
Los robots tradicionales de Marte se limitan principalmente a superficies planas, pero muchas regiones marcianas de interés para los científicos solo son accesibles cruzando un terreno muy accidentado o descendiendo bajo tierra. Los perros robot que caminan son adecuados para tales desafíos; incluso si se caen, pueden volver a levantarse.
Uno de estos perros robot también sería aproximadamente 12 veces más liviano que los robots actuales y sería capaz de viajar mucho más rápido, alcanzando velocidades normales de caminata de 3 mph (5 km / h) durante las pruebas. Para poner eso en perspectiva, el rover Curiosity rueda a lo largo de la superficie marciana a aproximadamente 0.09 mph (0.14 km / h), informaron los investigadores.
El robot apodado «Au-Spot» es una versión modificada de «Spot», un explorador mecánico de cuatro patas creado por la empresa de robótica Boston Dynamics. Más de 60 científicos e ingenieros del equipo de Robots Resilientes Autónomos Subterráneos Colaborativos, o CoSTAR, equiparon a Au-Spot con sensores y software en red para ayudarlo a escanear, navegar y mapear su entorno de forma segura y autónoma.
