Necesitaremos tierras raras para fabricar más vehículos eléctricos y electrificar nuestras infraestructuras de transporte, pero los recursos de la Tierra en este sentido son extremadamente limitados. Además, su extracción requiere mucha energía y tiene un alto costo ambiental.

Algunos han comenzado a mirar más allá de nuestro planeta con la esperanza de encontrar otros elementos. También se trata de crear una industria pesada en el espacio. Pero para lograr todo esto será necesario enviar más astronautas a planetas y asteroides lejanos.

Y el costo del combustible para cohetes en viajes al espacio profundo es actualmente prohibitivo.

Forrest Meyen, de 34 años, ha estado apasionado toda su vida por hacer realidad el sueño de misiones espaciales tripuladas más frecuentes. Cofundador de la empresa de tecnología espacial Lunar Outpost, obtuvo su doctorado en el MIT en aeronáutica y astronáutica. Ahora su trabajo podría ayudar a hacer la exploración espacial más accesible y a impulsar la industria minera espacial.

En los últimos ocho años, ha formado parte del equipo que trabajó en MOXIE, un dispositivo del tamaño de una tostadora. MOXIE viajó a Marte a bordo del rover Perseverance de la NASA en 2021 y convirtió exitosamente muestras de la atmósfera dominada por CO2 del Planeta Rojo en oxígeno.

Fue la primera vez que un sistema robótico aprovechó los recursos naturales de otro planeta para un posible uso humano, un paso importante hacia las misiones tripuladas a Marte.

El mismo sistema podría algún día ser utilizado para crear combustible para misiones de retorno desde Marte, ahorrándole a la NASA miles de millones de dólares.

“Esto hace factible el viaje de ida y vuelta a Marte”, dice Meyen, aunque aún hay muchos otros desafíos por resolver, como proteger a los astronautas de las poderosas radiaciones solares y determinar si es posible cultivar en el suelo del planeta.

Meyen ahora se está concentrando en liderar la primera misión de rover lunar con la NASA en el polo sur lunar, que nunca ha sido explorado antes. La misión está programada para finales de este año. Él y su equipo esperan que el rover detecte la presencia de agua, que podría usarse para crear combustible para cohetes y recolectar muestras de suelo lunar.

por Rhiannon Williams

12 de septiembre de 2023

Las redes neuronales a menudo toman decisiones que ni siquiera los diseñadores de los sistemas comprenden completamente. Este problema de comprensión dificulta la corrección de defectos como resultados sesgados o imprecisos. Daniel Omeiza, de 31 años, está trabajando para resolver el problema de la comprensión de los vehículos autónomos; ha desarrollado técnicas capaces de proporcionar explicaciones visuales y lingüísticas tanto a los ingenieros como a los conductores humanos sobre por qué un vehículo reacciona de una manera específica.

Su trabajo más reciente genera automáticamente comentarios sobre las acciones de un vehículo, incluyendo explicaciones auditivas, instrucciones de conducción y un gráfico visual, utilizando una técnica basada en árboles que analiza los datos de los sistemas de percepción y planificación de decisiones del vehículo. El modelo de Omeiza, lo suficientemente flexible como para funcionar con diferentes vehículos autónomos, puede utilizar datos previamente registrados por el vehículo o procesar la información de las acciones del vehículo en tiempo real para generar explicaciones probables. Actualmente, está trabajando en la integración del código de circulación en su sistema. Omeiza está motivado por el deseo de mejorar la seguridad de los vehículos autónomos y de ayudar a los desarrolladores de modelos de IA a programar sistemas de manera más eficiente. Espera que su modelo aumente la confianza de los consumidores en la tecnología de IA. “Los modelos de aprendizaje profundo a veces alejan a las personas; se necesitan explicaciones para confiar en el sistema”, afirma.

por Tate Ryan-Mosley

12 de septiembre de 2023

Lerrel Pinto, de 31 años, investigador en informática en la Universidad de Nueva York, quiere ver en los hogares robots que hagan mucho más que pasar la aspiradora: “¿Cómo podemos crear robots que sean parte integral de nuestras vidas, que realicen tareas domésticas, que brinden asistencia a personas mayores o rehabilitación, en resumen, que estén presentes cuando los necesitemos?”.

El problema es que el entrenamiento de robots multihabilidad requiere una gran cantidad de datos. La solución de Pinto consiste en encontrar nuevas formas de recopilar esos datos, en particular haciendo que los robots los recopilen a medida que aprenden, un enfoque llamado *aprendizaje autosupervisado* (*self-supervised learning*), una técnica respaldada también por el científico jefe de IA de Meta y colega de Pinto en la NYU, Yann LeCun, entre otros.

La idea de un robot doméstico capaz de preparar café o lavar los platos tiene décadas. Pero estas máquinas siguen siendo un objeto de ciencia ficción. Los recientes avances en otras áreas de la IA, en particular los modelos lingüísticos de gran escala (LLM), han aprovechado enormes conjuntos de datos recopilados de Internet. No se puede hacer lo mismo con los robots, dice Pinto.

Pinto alcanzó uno de sus primeros hitos en 2016, cuando creó el conjunto de datos robóticos más grande del mundo, haciendo que los robots generaran y etiquetaran sus propios datos de entrenamiento y los hicieran funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin supervisión humana.

Desde entonces, él y sus colegas han desarrollado algoritmos de aprendizaje que permiten a un robot mejorar a medida que falla. Un brazo robótico podría fallar muchas veces al intentar agarrar un objeto, pero los datos de estos intentos pueden usarse para entrenar un modelo que tenga éxito. El equipo ha demostrado este enfoque tanto con un brazo robótico como con un dron, transformando cada objeto caído o colisión en una lección arduamente aprendida.

por Will Douglas Heaven

12 de septiembre de 2023

Shivani Torres, de 30 años, siempre se ha considerado una creadora. Este enfoque práctico la llevó a inventar un proceso capaz de perforar la roca utilizando calor en lugar de métodos físicos como la explosión o la perforación. Como cofundadora y responsable de producto de Petra, Torres ha dirigido la investigación y el desarrollo de un robot que utiliza el calor producido por un motor a reacción para pulverizar la roca.

La idea de perforar sin contacto nació en los años 70, cuando los científicos empezaron a experimentar con reacciones nucleares y plasma como alternativas a las perforadoras convencionales. Ninguna de estas ideas resultó práctica. Como estudiante en Stanford, Torres trabajó en el taller de metalurgia de la universidad, donde vio de primera mano la efectividad de las antorchas a pequeña escala alimentadas por motores a reacción.

Con Petra, hipotetizó que el mismo proceso podría funcionar sobre la roca, que se expande y finalmente se fractura cuando se expone a altas temperaturas (Torres compara este proceso con lo que ocurre cuando se pone un plato de vidrio frío en un horno muy caliente). Con un motor a reacción y un postquemador diseñado por ella, Torres y su equipo crearon una antorcha de corte altamente eficiente que puede perforar incluso la roca más dura con un impacto mínimo sobre lo que la rodea.

En comparación con la perforación convencional, dice Torres, “es más segura, más conveniente y, dado que puede alimentarse con biodiésel, también es más sostenible”.

por Kathryn Miles

12 de septiembre de 2023

Puede parecer una idea de ciencia ficción: robots hechos de tejidos vivos. Pero Victoria Webster-Wood, de 33 años, ha construido robots con una serie de materiales biológicos, con el objetivo de hacer que la robótica sea más ecológica.

Aunque los robots ahora se utilizan en una serie de entornos naturales, como para monitorear los océanos o en la agricultura, a menudo están hechos de metales peligrosos. Los intentos pasados de utilizar materiales más suaves y biodegradables han fracasado en su mayoría: uno de los principales desafíos consiste en hacer que las piernas y brazos robóticos suaves se adhieran a cuerpos más duros. “En esa interfaz, es probable que ocurran desgarros o fallos”, dice Webster-Wood, profesora de ingeniería mecánica en la Universidad Carnegie Mellon. “El robot puede desintegrarse”.

Para combatir este problema, Webster-Wood se inspiró en los tendones, los tejidos que conectan los músculos con los huesos. Utilizando una innovadora cabeza de impresión 3D, su equipo construyó actuadores de origen biológico, los componentes que mueven un robot, insertando fibras más resistentes como el colágeno en hilos suaves hechos con materiales como las algas. Estos actuadores similares a tendones pueden unirse a extremidades robóticas suaves y a cuerpos rígidos, con menores posibilidades de ruptura mecánica.

La influencia de Webster-Wood en el campo emergente de la robótica biohíbrida va mucho más allá de esta innovación: entre sus numerosas otras iniciativas se incluyen la construcción de robots con patas hechas de músculo de caracol marino y la modelización del sistema nervioso de estos animales para estudiar cómo los robots derivados de materiales vivos pueden funcionar sin controles externos. Su objetivo es hacer que los robots sean un poco más parecidos a los animales que a menudo intentan emular.

por Jonathan W. Rosen

12 de septiembre de 2023

En los últimos 30 años, los robots han desempeñado un papel cada vez más importante en la medicina. Utilizados sobre todo en las salas de operaciones, estos dispositivos programables permiten una mayor precisión, incisiones más pequeñas y tiempos de recuperación más rápidos. Pero dado que están compuestos principalmente por brazos mecánicos conectados a cámaras e instrumentos quirúrgicos, solo pueden realizar ciertos procedimientos.

Renee Zhao, de 33 años, profesora asistente de ingeniería mecánica en la Universidad de Stanford, quiere cambiar esta situación. Su laboratorio ha desarrollado robots en miniatura que imitan movimientos más flexibles. Inspirados en el arte antiguo del origami, los robots a escala milimétrica de Zhao tienen la fuerza y flexibilidad de un brazo de pulpo o un gusano.

“Aunque tenemos huesos, la mayor parte del cuerpo humano se basa en sistemas blandos. Los dispositivos biomédicos deben ser compatibles con estos sistemas”, explica Zhao. “Tenía sentido encontrar inspiración y replicar lo que existe en la naturaleza, porque la naturaleza ya está optimizada”.

Utilizando un modelo desarrollado por primera vez por Biruta Kresling, una arquitecta que estudió estructuras plegables, Zhao creó pequeños robots cilíndricos que pueden torcerse y doblarse manteniendo su estabilidad. Pequeños granos de material magnético incorporados en el robot permiten a Zhao controlar el dispositivo utilizando campos magnéticos.

El tamaño y la destreza de estos robots los convierte en herramientas interesantes para romper coágulos, distribuir medicamentos en áreas específicas o proporcionar imágenes del funcionamiento interno del cuerpo. El laboratorio de Zhao está ahora experimentando con materiales biodegradables, que permitirían que los robots se descompongan de manera segura en el cuerpo después de haber completado sus tareas.

“En el futuro, trabajaremos estrechamente con los médicos para identificar las necesidades clínicas reales”, afirma Zhao. “No queremos resolver un problema imaginario. Queremos usar nuestra experiencia para ayudar a los médicos a enfrentar desafíos específicos”.

por Kathryn Miles

12 de septiembre de 2023