Esta semana en la ciencia 13|19

 

Semana - 1319 - 0

 

  • Cámaras digitales inspiradas en los ojos de los insectos

  • Moscas robot de escala natural

  • La visualización de los sueños mediante decodificación neuronal

Cámaras digitales inspiradas en los ojos de los insectos

Semana - 1319 - 1 Bug's eye cameraLos ojos de los artrópodos muestran características admirables de sofisticación óptica, cuyas ventajas podrían ser aprovechadas en muchos campos del quehacer humano si pudieran ser reproducidas por la tecnología: campo de visión de ángulo amplio, pocas aberraciones, precisión en la detección de movimiento y profundidad de campo infinita. El reto tecnológico hasta ahora ha sido la construcción de sistemas ópticos hemisféricos completos, -como los tienen los insectos-, debido a que lentes de este tipo no empatan totalmente con los diseños actuales planos de los fotosensores. En un artículo publicado en la revista Nature, Young Min Song, Yizhu Xie, Viktor Malyarchuk y Jianliang Xiao, de la Universidad de Illinois, reportan el desarrollo de materiales, sistemas mecánicos y esquemas de integración que posibilitan la construcción de cámaras inspiradas en los artrópodos, con todas sus funcionalidades y con una forma casi totalmente hemisférica (cerca de 160 grados). La superficie de los sensores tiene una densidad de elementos comparable en número a la de los ojos de las hormigas de fuego y los escarabajos escolitinos. Los dispositivos combinan elementos ópticos de elastómeros con estructuras deformables de fotosensores de silicón, en láminas integradas que pueden ser transformadas elásticamente, de las geometrías planas en las que son fabricados a formas hemisféricas para su integración en cámaras de aposición. De acuerdo a los autores, estas estrategias generales podrían ser aplicadas a otros dispositivos compuestos, como aquellos inspirados en polillas (ojos de superposición refractante), langostas o camarones (ojos de superposición reflectante) y moscas (ojos de superposición neural).


Moscas robot de escala natural

Semana - 1319 - 2 Moscas robotEn las últimas décadas hemos sido testigos de impresionantes logros tecnológicos en el campo de la robótica. El principal modelo y ejemplo que se busca seguir lo da la misma naturaleza, ya que –por ejemplo-,  la eficiencia y eficacia mecánica de la carrera de un chita o del vuelo de una mosca representan metas de optimización muy deseables. Los dispositivos se construyen imitando, de manera cada vez más precisa, lo que la evolución ha desarrollado y se evidencia como lo más óptimo. Sin embargo, y a pesar de los grandes avances en este campo, una de las principales limitantes para ir más allá ha sido el tamaño. La construcción de mecanismos con una adecuada combinación de movilidad, fuerza y controlabilidad a escalas muy pequeñas plantea nuevos desafíos en la aplicación de las leyes físicas. Kevin Y. Ma, Pakpong Chirarattananon y colaboradores de la Universidad de Harvard, han desarrollado actuadores piezoeléctricos de alta potencia para el vuelo, así como una metodología para la manufactura de mecanismos articulados de flexión a escalas submilimétricas. Construyeron un robot de “tamaño natural” de ala batiente, modelado con base en la morfología de las moscas y cuyo peso es de 80 miligramos. Mediante el uso modular de la información acerca de la dinámica del robot, consiguieron un control limitado pero que permite una suspensión aérea estable y maniobras de vuelo básicas.


La visualización de los sueños mediante decodificación neuronal

Semana - 1319 - 3 Decodificando los sueñosEn años recientes se han logrado avances importantes en el campo de la decodificación de la actividad neuronal para, -por ejemplo-, convertir imágenes captadas por una cámara en estímulos nerviosos que permitan a los invidentes tener un panorama de su entorno. Por otro lado, las imágenes que se presentan durante las ensoñaciones son un tópico que ha generado mucho interés y una buena cantidad de especulación, tanto en científicos como en el público en general. Un equipo de investigadores japoneses publica esta semana en la revista Science un artículo en el que dan cuenta de un modelo de decodificación neuronal que es capaz de predecir el contenido de la imaginería visual durante el sueño a partir del sondeo de la actividad cerebral y la identificación de vínculos entre patrones mostrados por resonancia magnética funcional y las verbalizaciones de los individuos. Los resultados muestran que modelos alimentados con información de la actividad de la corteza visual mostraron precisión en la clasificación, detección e identificación de contenidos. Según los investigadores, sus resultados demuestran que “la experiencia visual específica durante el sueño está representada por patrones de actividad cerebral compartidos por la percepción de estímulos, proveyendo un medio para descubrir contenido subjetivo de la ensoñación mediante el uso de mediciones neurales objetivas”.


Con información de artículos publicados en Nature 7447 del 2 de mayo de 2013 y Sciencie 6132 del 3 de mayo de 2013

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