Imagine un mundo con medicina de precisión, donde un enjambre de diminutos robots entreguen una carga útil de medicamentos directamente a las células enfermas. O donde los drones aéreos o marítimos pueden inspeccionar un área en masa con un intercambio mínimo de información sobre su ubicación.
Un primer paso hacia la realización de tales tecnologías es la capacidad de simular simultáneamente comportamientos de enjambre y sincronización, comportamientos que se encuentran en mohos mucilaginosos, espermatozoides y luciérnagas, por ejemplo.
En 2014, los investigadores de Cornell presentaron por primera vez un modelo de enjambre simple, abreviatura de «oscilador de enjambre», en el que las partículas se autoorganizan para sincronizarse tanto en el tiempo como en el espacio. En el estudio, «Comportamientos variados en grupos irregulares y no quiloideospublicado el 20 de febrero en la revista Nature Communications, amplían este modelo para hacerlo más útil para la ingeniería de microrobots, para una mejor comprensión de los comportamientos biológicos existentes y observados, y para los teóricos para realizar experimentos en el campo.
«Queríamos un modelo matemático simple que pudiera sentar las bases para los enjambres en general, algo que capturara todos los fenómenos emergentes complejos que vemos en los enjambres naturales y artificiales», dijo Kirstin Petersen, autora principal del artículo y profesora asistente de enjambres Manon Lahham es miembro de la facultad en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de Cornell Engineering.
Stephen Cerone, Ph.D. 22, un ex estudiante de posgrado en el laboratorio de Petersen que es el primer autor del artículo, y Kevin O’Keefe Ph.D. 17, un ex estudiante graduado de matemáticas aplicadas, es coautor.
O’Keefe comparó este modelo con la muñeca más grande de un grupo de muñecas rusas, y cada muñeca representaba modelos más pequeños capaces de imitar comportamientos más sutiles. “Tratamos de idear un modelo lo más simple posible con la esperanza de capturar fenómenos generales”, dijo.
Los investigadores simplificaron su modelo para que funcionara utilizando solo cuatro constantes matemáticas vinculadas entre sí para producir varios comportamientos emergentes, como agregación, dispersión, remolinos, ondas en movimiento y cúmulos que rebotan.
El nuevo modelo puede simular partículas en la naturaleza, cada una de las cuales opera a diferentes frecuencias naturales, con algunos objetos moviéndose más lento y más rápido alrededor de un camino que otros. Los investigadores también agregaron quiralidad, o la capacidad de una partícula para moverse en círculo, porque muchos ejemplos en la naturaleza, como los espermatozoides, nadan en círculos y remolinos. Las partículas en el modelo exhiben acoplamiento local, por lo que solo detectan y responden a sus vecinos locales.
En esencia, el modelo combina el comportamiento de la multitud con la sincronización justo a tiempo. Los ejemplos de enjambres de la naturaleza incluyen pájaros posados o manadas de búfalos en estampida, donde los individuos se mueven juntos como un grupo. El tiempo de sincronía se puede encontrar en las células del marcapasos que disparan un impulso eléctrico al unísono, sacudiendo el corazón en latidos regulares y repetidos. Los espermatozoides representan ambos fenómenos juntos, ya que pueden batir la cola al unísono mientras nadan en grupo. También se sabe que las luciérnagas vuelan en enjambres mientras parpadean sincrónicamente.
«Eso es lo que los mantiene pululando», dijo O’Keeffe, «porque hay dos fuerzas de autorregulación trabajando al mismo tiempo».
El modelo no intenta modelar una multitud específica del mundo real, como espermatozoides, aviones robóticos o paredes de campos magnéticos. En cambio, intenta modelar el comportamiento común a todos esos sistemas: apunta a la generalidad, en lugar de la especificidad. Por ejemplo, se ha demostrado que el modelo reproduce los comportamientos que se encuentran en los mohos mucilaginosos microbianos, que pueden funcionar como células individuales, pero cuando mueren de hambre se agregan en una babosa y, finalmente, en un cuerpo fructífero.
«Estos mecanismos duales muy simples se pueden implementar en enjambres de pequeños robots con capacidad, recursos computacionales y memoria muy limitados, que a pesar de su simplicidad individual pueden trabajar juntos para producir los comportamientos de multitud complejos que esperamos en nuestro modelo», dijo Petersen. .
Una aplicación futura podría ser la medicina de precisión, donde partículas magnetizadas pequeñas e insolubles podrían agregarse y alinearse entre sí y luego controlarse para entregar una carga útil a los tejidos que necesitan tratamiento.
El estudio fue financiado por la Fundación Nacional de Ciencias, la Fundación Packard y una beca universitaria Aref y Manon Lahham.
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