La naturaleza es la mayor fuente de inspiraci\u00f3n de la tecnolog\u00eda. Hasta ah\u00ed, nada nuevo. Pero que se combine materia viva con electr\u00f3nica para crear c\u00edborgs, ya es otro tema. Esto es, precisamente, la base del trabajo de Shyam Gollakota, director del Laboratorio de Redes y Sistemas M\u00f3viles de la Universidad de Washington. Su misi\u00f3n: dotar de vida al internet de las cosas. Su herramienta: las abejas. Su aplicaci\u00f3n: la agricultura inteligente.
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\u201cLos drones son unos colectores de big data\u201d, comentaba el investigador durante el pasado Reinvent de Amazon Web Services en Las Vegas. Pero, en este caso, \u201clo peque\u00f1o es diferente\u201d. Y es que su investigaci\u00f3n se centra espec\u00edficamente en los microdrones del tama\u00f1o de un insecto por tres principales motivos. Uno, su diminuto tama\u00f1o, que les permite moverse por espacios confinados. Dos, que se desplazan por el aire, de forma que se pueden usar para una gran variedad de aplicaciones y desplazarse libremente por entornos cerrados o abiertos, incluso en casa. Tres, su bajo coste, hasta el punto de que se pueden crear enjambres para usos que requieran mayor capacidad.
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El laboratorio de Gollakota no es el primero en perseguir este objetivo. Ya en 2005, Berkeley cre\u00f3 un insecto microrrob\u00f3tico terrestre de tres cent\u00edmetros y 120 miligramos. Dos a\u00f1os despu\u00e9s, Harvard logr\u00f3 dise\u00f1ar uno volador, con el mismo tama\u00f1o y la mitad de peso. \u00bfEl problema? Necesitaba un cable para obtener energ\u00eda y poder controlarlo. Ha tenido que pasar m\u00e1s de una d\u00e9cada para obtener el primer dron volador del tama\u00f1o de una mosca, capaz de despegar y volar sin necesidad de cables.
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La creaci\u00f3n, RoboFly, es obra del equipo de la Universidad de Washington, que ha logrado solventar algunos de los retos hist\u00f3ricos de los microdrones. Por ejemplo, ha liberado a la m\u00e1quina de las pesadas bater\u00edas a trav\u00e9s de celdas solares con la capacidad de transferir energ\u00eda. Tambi\u00e9n ha eliminado los controles a bordo mediante algoritmos.
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Aun as\u00ed, el problema persist\u00eda. Los drones mec\u00e1nicos siguen consumiendo much\u00edsima energ\u00eda y tienen que recargarse cada 10-20 minutos, un tiempo de uso que limita enormemente sus aplicaciones pr\u00e1cticas. Los investigadores han decidido, entonces, dar el salto de los microdrones mec\u00e1nicos que imitan a la naturaleza a los microdrones que se embarcan en animales vivos.
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Las abejas han sido las elegidas. \u201cSon capaces de cerrar el c\u00edrculo del big data: obtienen la informaci\u00f3n, hacen seguimiento, se comunican con el centro de datos, donde se analizan\u201d, comenta Gollakota. Pero para conseguirlo, han tenido que solventar dos grandes retos, uno relacionado con el hardware y otro, con el sistema de localizaci\u00f3n.
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El primer problema a lo hora de dise\u00f1ar la electr\u00f3nica ha sido una cuesti\u00f3n de tama\u00f1o. Las abejas son insectos muy peque\u00f1os sobre los que hay que embarcar los componentes del sistema. Los investigadores han conseguido miniaturizar la bater\u00eda en 70 miligramos y el resto en 30 para que el total no supere los 100 miligramos. La electr\u00f3nica incluye un microcontrolador programable, sensores de temperatura y humedad y una antena para comunicarse de forma inal\u00e1mbrica. Despu\u00e9s, esta pieza de hardware se pega, literalmente, sobre el cuerpo de la abeja.
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El segundo gran desaf\u00edo es que no se puede controlar el movimiento de una abeja. Los investigadores han optado, por tanto, por conocer su posici\u00f3n. La primera opci\u00f3n era el GPS, pero consume demasiada energ\u00eda y la bater\u00eda diminuta de la abeja es incapaz de abastecerlo. Por ello, han escogido un receptor pasivo, que tiene consumo cero. \u201cOfrece m\u00e1s amplitud de se\u00f1al, pero la amplitud por s\u00ed sola no te da la localizaci\u00f3n\u201d, afirma. Para conseguirlo han recurrido al llamado \u2018beamforming\u2019 o conformaci\u00f3n de haces, que utiliza m\u00faltiples antenas encargadas de escanear el espacio en diferentes \u00e1ngulos. Esta informaci\u00f3n se cruza con la amplitud y as\u00ed pueden encontrar a la abeja con \u201cuna precisi\u00f3n de dos metros\u201d. \u201cEs guay porque es la misma que la del GPS\u201d.
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El pr\u00f3ximo paso es aprovechar el poder de la computaci\u00f3n en el extremo de la red (edge computing) para enviar im\u00e1genes a los dispositivos cercanos. Para ello, est\u00e1n incorporando una c\u00e1mara QVGA para aplicaciones de agricultura inteligente. \u201cPodemos usar machine learning en los datos que recogen las abejas en tiempo real\u201d. El fin \u00faltimo es poder, por ejemplo, predecir las enfermedades de las plantas, bas\u00e1ndose en las im\u00e1genes obtenidas por las c\u00e1maras y la trayectoria de las abejas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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