El campo de la robótica blanda se ha disparado en la última década, ya que cada vez más investigadores buscan hacer realidad el potencial de estos autómatas dóciles y flexibles en una variedad de ámbitos, que incluyen búsqueda y rescate, exploración y medicina.
Sin embargo, a pesar de toda la emoción que rodea a estas nuevas máquinas, el profesor de ingeniería mecánica de UC Santa Bárbara, Elliot Hawkes, quiere asegurarse de que la investigación en robótica suave sea más que un destello en la sartén. "Algunos campos nuevos y de rápido crecimiento nunca echan raíces, mientras queotros se convierten en disciplinas prósperas ", dijo Hawkes.
Para ayudar a garantizar la longevidad de la investigación en robótica blanda, Hawkes, cuyos propios robots han despertado interés por su novedosa locomoción bioinspirada y por las nuevas posibilidades que presentan, ofrece un enfoque que hace avanzar el campo. Su punto de vista, escrito con sus colegas CarmelMajidi de Carnegie Mellon University y Michael T. Tolley de UC San Diego, se publica en la revista Ciencia robótica.
"Estábamos mirando los datos de publicación para la robótica blanda y notamos una fase de crecimiento explosivo durante la última década", dijo Hawkes. "Sentimos curiosidad por tendencias como esta en nuevos campos y cómo se arraigan los nuevos campos".
La primera década de investigación generalizada en robótica blanda, según el grupo, "se caracterizó por definir, inspirar y explorar", ya que los roboticistas tomaron en serio lo que significaba crear un robot blando, desde sistemas de materiales hasta formas novedosas de navegar a través dee interactuar con el medio ambiente.
Sin embargo, argumentan los investigadores, "para que la robótica blanda se convierta en un campo próspero e impactante en la próxima década, cada estudio debe hacer una contribución significativa". Según Hawkes, la duración a largo plazo de un campo en rápido crecimiento es a menudo uncuestión de si la investigación exploratoria inicial madura.
Con eso en mente, el grupo presenta un sistema de categorización de tres niveles para aplicar al trabajo futuro de robótica blanda.
"El sistema de tres niveles categoriza los estudios dentro del campo, no el campo como un todo", explicó Hawkes. "Por ejemplo, habrá artículos que saldrán este año que serán Nivel 0, Nivel 1 y Nivel 2. ElEl objetivo es impulsar la mayor cantidad de estudios de Nivel 0 hacia el Nivel 1 y el Nivel 2. "
desde la línea de base hasta la contribución amplia
"Suave por lo suave" podría usarse para caracterizar el Nivel 0 en el sistema de categorización, ya que los investigadores, durante la última década, han explorado rápida y ampliamente nuevos materiales y mecanismos que podrían caer bajo la noción de "robot suave".Estos estudios eran necesarios para definir el campo, según los autores, mantener la investigación a este nivel pone a la robótica blanda en riesgo de estancamiento.
Con los beneficios de una base sólida, ahora se alienta a los roboticistas actuales y futuros a identificar áreas para mejorar el rendimiento y soluciones a las brechas en el conocimiento de la robótica blanda, el sello distintivo del Nivel 1. Estos estudios impulsarán el campo, eldijeron los investigadores, ya que los resultados novedosos podrían elevar el rendimiento tecnológico de los sistemas blandos.
Sin embargo, dicen, "siempre que sea posible, debemos esforzarnos por ir más allá del trabajo que solo contribuye a nuestro campo". Los estudios en la categoría de Nivel 2 van más allá de la robótica suave para convertirse en aplicaciones en el campo más amplio de la ingeniería. Aquí, la suavidad esmás que una restricción artificial, según el documento; más bien, "avanza la tecnología de punta y la comprensión en todas las disciplinas" e incluso puede desplazar las tecnologías convencionales utilizadas durante mucho tiempo.
Una forma de ir más allá del Nivel 0 consiste en la formación de la próxima generación de roboticistas, dijeron los investigadores. La consolidación del mejor conocimiento disponible aportado por el trabajo anterior preparará a quienes recién ingresan al campo para "hacer las preguntas correctas" a medida que avanzansu investigación.
"Esperamos que la categorización que ofrecemos sirva al campo como una herramienta para ayudar a mejorar la contribución, idealmente aumentando el impacto de la robótica blanda en la próxima década", dijo Hawkes.
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