Un gruppo di ricercatori della Purdue University dichiara di stare realizzando nuovi sensori che potrebbero consentire ai droni, alle auto senza conducente o a qualunque altro veicolo che viaggia senza conduzione umana di elaborare importanti informazioni più velocemente. Questi sensori potrebbero infatti aumentare le capacità di rilevamento di veicoli del genere onde prevenire incidenti, in particolare quelli causati da errori umani.
Attualmente l’attuale tecnologia dei sensori, come quelli impiegati dalle auto senza conducente per evitare ostacoli o incidenti, non può ancora competere con la natura, ossia con il livello di attenzione degli esseri umani. Questi sensori potrebbero accorciare, se non annullare del tutto, questa distanza.
I ricercatori hanno costruito questi sensori ispirandosi ad animali quali ragni, uccelli, pipistrelli ed altri che mostrano un’alta sensibilità in tal senso grazie a delle terminazioni nervose, denominate meccanosensori, legate a speciali neuroni denominati meccanocettori. La qualità principale dei meccanosensori sta nel fatto che elaborano solo le informazioni principali eseguendo una scrematura iniziale che è alla base della sopravvivenza di molti animali.
Con l’esplosione di dati che i sensori odierni possono raccogliere, eseguire la “scrematura” per elaborare solo quelli importanti risulta pressoché essenziale e proprio per questo gli scienziati intendono utilizzare gli stessi principi della natura.
“Non c’è distinzione tra hardware e software in natura, è tutto interconnesso”, riferisce Andres Arrieta, uno degli autori della ricerca. “Un sensore è pensato per interpretare i dati, oltre a raccoglierli e filtrarli”.
I nuovi sensori, a detta dei ricercatori, sono in grado di rilevare, filtrare e calcolare molto rapidamente perché progettati per cambiare rapidamente forma quando attivati da una forza esterna.
“Con l’aiuto di algoritmi di apprendimento automatico, potremmo addestrare questi sensori a funzionare autonomamente con il minimo consumo di energia”, dichiara ancora Arrieta.
Fonti e approfondimenti
- ‘Spidey senses’ could help autonomous machines see better – Purdue University News (IA)
- Filtered Mechanosensing Using Snapping Composites with Embedded Mechano-Electrical Transduction – ACS Nano (ACS Publications) (IA) (DOI: 10.1021/acsnano.9b01095)
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