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Los físicos entrenan planeadores robóticos para elevarse como pájaros

Para algunos científicos todavía es un enigma la forma en que algunas aves como las águilas y los halcones, pueden ascender en vuelo a grandes alturas sobre colinas, cañones y cimas de las montañas con facilidad. Los científicos se dan cuenta de que las corrientes ascendentes de aire cálido ayudan a las aves en su vuelo, pero no saben cómo las aves encuentran, navegan y utilizan en su favor estas corrientes térmicas.

Este ha sido un reto al que se le midieron los investigadores de la Universidad de California en San Diego llevándolos a entrenar planeadores para navegar de forma autónoma en las corrientes térmicas atmosféricas, elevándose a alturas de 700 metros, casi 2.300 pies. Los últimos resultados de su investigación fueron publicados en la edición del 19 de septiembre de “Nature”, y en ella destacan el papel de las aceleraciones verticales del viento y los momentos de torsión como señales biológicas viables para el vuelo de las aves. Los hallazgos también proporcionan una estrategia de navegación efectiva como una secuencia de decisiones tomadas en respuesta a señales ambientales que se puede aplicar directamente al desarrollo de vehículos aéreos autónomos o vehículos aéreos no tripulados (UAV).


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Este es un paso importante hacia la inteligencia artificial y todo gracias al aprendizaje de refuerzo: un área de aprendizaje automático, inspirada por la psicología del comportamiento, mediante la cual un agente aprende a comportarse en un entorno basado en las acciones realizadas y los resultados.

En el estudio, realizado en colaboración con la División de Ciencias Biológicas de la Universidad de California en San Diego, el Instituto Salk y el Centro Internacional de Física Teórica Abdus Salam en Trieste, Italia, los investigadores equiparon planeadores de alas de dos metros con un controlador de vuelo. El dispositivo permitió la implementación a bordo de políticas de vuelo autónomas a través de un control preciso sobre el ángulo y la inclinación del banco. Una estrategia de navegación se determinó únicamente a partir de las experiencias acumuladas de los planeadores recopiladas durante varios días en el campo utilizando estrategias de comportamiento exploratorio. Las estrategias se basaron en nuevos métodos de a bordo, desarrollados en el curso de la investigación, para estimar con precisión las aceleraciones de viento verticales locales de los planeadores y los pares de vueltas, que sirvieron como señales de navegación.

La metodología de los científicos consistió en estimar la aceleración vertical del viento, los gradientes verticales de velocidad del viento en las alas de los planeadores, diseñar el módulo de aprendizaje, aprender la estrategia térmica en el campo, probar el rendimiento de la política aprendida en el campo, probar el rendimiento de diferentes envergaduras en simulaciones y estimar el ruido en la detección de gradiente debido a la turbulencia atmosférica.

Más información: Universidad de California en San Diego

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