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Los ingenieros crean material «similar a la vida», con metabolismo artificial

Como material genético, el ADN es responsable de toda la vida conocida. Pero el ADN también es un polímero. Aprovechando la naturaleza única de la molécula, los ingenieros de Cornell han creado máquinas simples construidas con biomateriales con propiedades de seres vivos.

Con el uso de lo que denominan materiales DASH (DNA-based Assembly and Synthesis of Hierarchical materials, Ensamblaje y Síntesis de Jerarquías a base de ADN), los ingenieros de Cornell construyeron un material de ADN con capacidades de metabolismo, además del autoensamblaje y la organización, tres características clave de la vida.

“Estamos introduciendo un concepto de material completamente nuevo y realista impulsado por su propio metabolismo artificial”. «No estamos haciendo algo que está vivo, pero estamos creando materiales que son mucho más reales que nunca se han visto antes», dijo Dan Luo, profesor de ingeniería biológica y ambiental en la Facultad de Agricultura y Ciencias de la Vida.

El artículo es «Material de ADN dinámico con comportamiento de locomoción emergente impulsado por el metabolismo artificial» (Dynamic DNA material with emergent locomotion behavior powered by artificial metabolism), publicado el 10 de abril en Science Robotics.

Para que cualquier organismo vivo se mantenga, debe haber un sistema para gestionar el cambio. Se deben generar nuevas células; Las células viejas y los desechos deben ser barridos. La biosíntesis y la biodegradación son elementos clave de la autosostenibilidad y requieren metabolismo para mantener su forma y funciones.

A través de este sistema, las moléculas de ADN se sintetizan y ensamblan en patrones de manera jerárquica, lo que resulta en algo que puede perpetuar un proceso dinámico y autónomo de crecimiento y decadencia.

Usando DASH, los ingenieros de Cornell crearon un biomaterial que puede emerger de forma autónoma de sus bloques de construcción a nanoescala y organizarse por sí mismo, primero en polímeros y finalmente en formas de mesoescala (componentes en un rango de aproximadamente 0,1 mm a 5 mm). Partiendo de una secuencia de semillas de 55 nucleótidos, las moléculas de ADN se multiplicaron cientos de miles de veces, creando cadenas de ADN de repetición de unos pocos milímetros de tamaño. La solución de reacción se inyectó luego en un dispositivo microfluídico que proporcionaba un flujo de energía líquida y los componentes básicos necesarios para la biosíntesis.

A medida que el flujo invadía el material, el ADN sintetizaba sus propias nuevas hebras, con el extremo frontal del material creciendo y el extremo de la cola degradándose en un equilibrio optimizado. De esta manera, hizo su propia locomoción, avanzando lentamente, contra el flujo, de manera similar a como se mueve el moho mucilaginoso.

La habilidad de locomoción permitió a los investigadores enfrentar grupos del material entre sí en carreras competitivas. Debido a la aleatoriedad en el entorno, un cuerpo eventualmente obtendría una ventaja sobre el otro, permitiendo que uno cruzara primero una línea de meta.

“Los diseños siguen siendo primitivos, pero mostraron una nueva ruta para crear máquinas dinámicas a partir de biomoléculas. Estamos en un primer paso en la construcción de robots reales mediante el metabolismo artificial”, dijo Shogo Hamada, profesor e investigador asociado en el laboratorio de Luo, y autor principal y coautor del artículo. “Incluso a partir de un diseño simple, pudimos crear comportamientos sofisticados como las competencias. El metabolismo artificial podría abrir una nueva frontera en robótica».

Actualmente, los ingenieros están explorando formas para que el material reconozca los estímulos y puedan buscarlos de manera autónoma en el caso de la luz o los alimentos, o evitarlos si son dañinos.

El metabolismo programado incrustado en los materiales de ADN es la innovación clave. El ADN contiene el conjunto de instrucciones para el metabolismo y la regeneración autónoma. Después de eso, es por su cuenta.

“Todo, desde su capacidad para moverse y competir, todos esos procesos son independientes. No hay interferencia externa «, dijo Luo. “La vida comenzó miles de millones de años a partir de unos pocos tipos de moléculas. Esto podría ser lo mismo».

El material que el equipo creó puede durar dos ciclos de síntesis y degradación antes de que caduque. Según los investigadores, es probable que la longevidad se extienda, lo que abre la posibilidad de más «generaciones» de material a medida que se auto-replica. «En última instancia, el sistema puede llevar a máquinas auto-reproductivas realistas», dijo Hamada.

«Más emocionante, el uso del ADN le da a todo el sistema una posibilidad de auto-evolución», dijo Luo. «Eso es enorme».

Teóricamente, podría diseñarse para que las generaciones subsiguientes surjan en segundos. Según Luo, la reproducción a este ritmo acelerado aprovecharía las propiedades de mutación naturales del ADN y aceleraría el proceso evolutivo.

En el futuro, el sistema podría usarse como un biosensor para detectar la presencia de cualquier ADN y ARN. El concepto también podría usarse para crear una plantilla dinámica para hacer proteínas sin células vivas.

El trabajo fue financiado en parte por la National Science Foundation y apoyado por el Fondo de Ciencia y Tecnología de NanoEscala de Cornell y el Instituto Kavli en Cornell for Nanoscale Science. Entre los colaboradores se encuentran Jenny Sabin, la profesora de Arquitectura Arthur L. e Isabel B. Wiesenberger, y los investigadores forman la Universidad Jiaotong de Shanghai y la Academia China de Ciencias.

Hay una patente pendiente en el Centro de Licencias de Tecnología.



Advertencia sobre los motores con reducción en el Mercado

Atención a los que compran, sea en Argentina o afuera, motores con reducción como el de la foto.

Motor chino con rueda de gomaMotor con reductor de velocidad

Hay una tanda más barata -y posiblemente sean los que más están llegando ahora a Argentina- de motores que consumen UNA ENORMIDAD de corriente. Más o menos el TRIPLE que los que se vienen en Kit junto con las bases robóticas de acrílico. Se ven idénticos a los otros, pero se nota la diferencia al mover la rueda con la mano

Pero el problema mayor es que el engranaje reductor de estos nuevos motores es mucho más pesado que el los otros, de modo que al arrancar los motores producen un pico de corriente de 800 mA mínimo.

Algunos circuitos simples de robots con salida a transistores que utilizan, por ejemplo, PN2222A o su equivalente 2N2222A, no soportan esta corriente. (Solamente los transistores de este tipo marca Fairchild indican en su hoja de datos que soportan 1A; las otras marcas indican 600 mA a 800 mA los mejores.)

Busquen siempre que el vendedor ponga en su publicación una hoja de datos que liste CLARAMENTE el consumo de corriente a los distintos voltajes: 3V, 6V, etc. como la que pongo en la imagen.

Hoja de datos de un motorHoja de datos de un motor

O al menos lleven un tester para medir corriente y un portapilas de 4 pilas con pilas cargadas y cableen para probar el consumo del motor antes de comprar. Es muy útil llevar ya preparado un circuito ya armado con pincitas/clips de prueba ya preparadas para conectar al motor y al tester (si son pinzas «cocodrilo» que sean pequeñas: los contactos del motor son muy débiles).

Distintos clips y pinzas para pruebas electrónicasClips y pinzaas




Este puede ser el Apple II de los brazos de robot impulsados ​​por IA

Un nuevo brazo robótico de bajo costo que se puede controlar con un casco de realidad virtual facilitará la experimentación con inteligencia artificial y robótica.

Los robots en las fábricas de hoy son potentes y precisos, pero tan tontos como una tostadora. Un nuevo brazo robot, desarrollado por un equipo de investigadores de UC Berkeley, está destinado a cambiar eso al proporcionar una plataforma barata y potente para la experimentación de la Inteligencia Artificial. El equipo compara su creación con la Apple II, la computadora personal que atrajo a los aficionados y hackers en los años 70 y 80, iniciando una revolución tecnológica.

Los robots y la inteligencia artificial han evolucionado en paralelo como áreas de investigación durante décadas. En los últimos años, sin embargo, la IA ha avanzado rápidamente cuando se aplica a problemas abstractos como etiquetar imágenes o jugar videojuegos. Pero mientras que los robots industriales pueden hacer las cosas con mucha precisión, requieren una programación minuciosa y no pueden adaptarse a los cambios más pequeños. Han surgido robots más baratos y seguros, pero la mayoría no están diseñados específicamente para ser controlados con software de IA.

“Los robots son cada vez más capaces de aprender nuevas tareas, ya sea a través de prueba y error, o mediante una demostración experta”, dice Stephen McKinley, un postdoctorado en UC Berkeley que estuvo involucrado en el desarrollo del robot. “Sin una plataforma de bajo costo ─un dispositivo tipo Apple II─ la experimentación, la prueba y el error y la investigación productiva continuarán avanzando lentamente. Existe un potencial para que la investigación se acelere en gran medida al hacer que más robots sean más accesibles «.

El nuevo brazo, conocido como Blue, cuesta alrededor de $ 5.000, y puede controlarse a través de un casco de realidad virtual, una técnica que está resultando útil para entrenar algoritmos de IA que controlan robots.


Blue es capaz de transportar cargas relativamente pesadas, pero también es extremadamente «manejable», lo que significa que obedecerá cuando se lo empuje o jale. Esto hace que sea seguro para que las personas trabajen a su lado y permite que se le muestre físicamente cómo hacer algo. El sistema proporciona software de bajo nivel para controlar el robot y para el sistema de realidad Virtual, y está diseñado para ser compatible con cualquier computadora que ejecute el software de Inteligencia Artificial.



El proyecto proviene del laboratorio de Pieter Abbeel, un profesor de la UC Berkeley que ha sido pionero en la aplicación de la inteligencia artificial a la robótica. Las prácticas informáticas para el proyecto han sido licenciadas por UC Berkeley por una nueva compañía llamada Berkeley Open Arms, que desarrollará y venderá el hardware.

Sigue siendo extremadamente difícil traducir el aprendizaje automático de un entorno virtual al mundo real. A pesar de esto, los investigadores académicos han avanzado en la aplicación del aprendizaje automático al hardware del robot, lo que ha llevado a demostraciones espectaculares y algunas empresas comerciales.

Algunas compañías astutas han tomado nota de la tendencia. Nvidia, un fabricante de chips que ha impulsado el auge de la IA al hacer microprocesadores y software para el aprendizaje profundo, lanzó recientemente un laboratorio dedicado a explorar las aplicaciones de la IA a los robots.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, describe al robot de Berkeley como «muy emocionante».

Huang señala que si bien comprar un robot industrial puede costar alrededor de $ 50.000, puede costar muchas veces eso reprogramarlo para una nueva serie de tareas diferentes. «Está al revés», dice. Espera grandes avances en robótica en los próximos años gracias a los avances en el aprendizaje automático y la simulación de realidad virtual: «Los robots y la IA son ahora lo mismo».



Ver a través de los ojos de un robot ayuda a personas con grandes deficiencias motoras

Un interfaz que utiliza la tecnología de realidad aumentada podría ayudar a las personas con profundas deficiencias motoras a operar un robot humanoide para alimentarse sin ayuda y a realizar la rutina de las tareas de cuidado personal, tales como rascarse una picazón y aplicarse loción para la piel. La interfaz basada en la web muestra la visión de un robot de los alrededores para ayudar a los usuarios a interactuar con el mundo a través de la máquina.

El sistema, descrito en la revista PLOS ONE, podría ayudar a hacer que los robots sofisticados sean más útiles para las personas que no tienen experiencia en la operación de sistemas robóticos complejos. Los participantes del estudio interactuaron con la interfaz del robot utilizando tecnologías estándar de acceso asistido por computadora, tales como rastreadores oculares y rastreadores de movimiento de la cabeza, que ellos ya estaban usando para controlar sus computadoras personales.

El documento informa sobre dos estudios que muestran cómo tales «sustitutos corporales robóticos», que pueden realizar tareas similares a las de los humanos, podrían mejorar la calidad de vida de los usuarios. El trabajo podría proporcionar una base para desarrollar robots de asistencia más rápidos y capaces.

«Nuestros resultados sugieren que las personas con deficiencias motoras profundas pueden mejorar su calidad de vida utilizando sustitutos corporales robóticos», dijo Phillip Grice, un reciente graduado Ph.D del Instituto de Tecnología de Georgia, quien es primer autor del artículo. «Hemos dado el primer paso para hacer posible que alguien compre un tipo apropiado de robot, lo tenga en su hogar y obtenga un beneficio real de él».

Grice y el profesor Charlie Kemp del Departamento de Ingeniería Biomédica de Wallace H. Coulter en Georgia Tech y Emory University utilizaron un manipulador móvil PR2 fabricado por Willow Garage para los dos estudios. El robot con ruedas tiene 20 grados de libertad, con dos brazos y una «cabeza», que le da la capacidad de manipular objetos como botellas de agua, paños, cepillos para el cabello e incluso una afeitadora eléctrica.

(A) El robot PR2. (B) Uno de los siete brazos DoF del robot, incluida la piel de tela táctil (gris) y el relleno de espuma (negro) en la pinza metálica. (C) La base del robot, incluida la piel de tela sensible al tacto (azul), colocada sobre el relleno de espuma.

«Nuestro objetivo es dar a las personas con uso limitado de sus propios cuerpos acceso a cuerpos robóticos para que puedan interactuar con el mundo de nuevas maneras», dijo Kemp.

En su primer estudio, Grice y Kemp pusieron el PR2 conectado a través de Internet para un grupo de 15 participantes con discapacidades motoras graves. Los participantes aprendieron a controlar el robot en forma remota, utilizando su propio equipo de asistencia que utilizaban para operar el cursor del mouse para realizar una tarea de cuidado personal. El ochenta por ciento de los participantes pudieron manipular el robot para recoger una botella de agua y llevarla a la boca de un maniquí.

«En comparación con las personas sanas, las capacidades del robot son limitadas», dijo Grice. «Pero los participantes pudieron realizar tareas de manera efectiva y mostraron una mejora en una evaluación clínica que midió su capacidad para manipular objetos en comparación con lo que hubieran podido hacer sin el robot».

En el segundo estudio, los investigadores proporcionaron el PR2 y el sistema de interfaz a Henry Evans, un hombre de California que ha estado ayudando a los investigadores de Georgia Tech a estudiar y mejorar los sistemas de asistencia robótica desde 2011. Evans, que tiene un control muy limitado de su cuerpo, probó el robot en su casa durante siete días y no solo completó las tareas, sino que también ideó nuevos usos combinando la operación de ambos brazos de robot al mismo tiempo, usando un brazo para controlar una toalla y el otro para usar un cepillo.

«El sistema fue muy liberador para mí, ya que me permitió manipular mi entorno de forma independiente por primera vez desde mi ataque», dijo Evans. «Con respecto a otras personas, me emocionó ver a Phil obtener resultados abrumadoramente positivos cuando probó objetivamente el sistema con otras 15 personas».

Los investigadores se alegraron de que Evans desarrollara nuevos usos para el robot, combinando el movimiento de los dos brazos en formas que no habían esperado.

«Cuando le dimos a Henry acceso gratuito al robot durante una semana, encontró nuevas oportunidades para usarlo que no habíamos anticipado», dijo Grice. «Esto es importante porque gran parte de la tecnología de asistencia disponible en la actualidad está diseñada para propósitos muy específicos. Lo que Henry ha demostrado es que este sistema es poderoso para brindar asistencia y capacitar a los usuarios. Las oportunidades para esto son potencialmente muy amplias».

La interfaz le permitió a Evans cuidarse en la cama durante un período prolongado de tiempo. «El aspecto más útil del sistema de interfaz fue que podía operar el robot de forma totalmente independiente, con solo movimientos pequeños de la cabeza utilizando una interfaz gráfica de usuario extremadamente intuitiva», dijo Evans.

La interfaz basada en la web muestra a los usuarios cómo se ve el mundo desde las cámaras ubicadas en la cabeza del robot. Los controles sobre los que se puede hacer clic superpuestos en la vista permiten a los usuarios mover el robot en un hogar u otro entorno y controlar las manos y los brazos del robot. Cuando los usuarios mueven la cabeza del robot, por ejemplo, la pantalla muestra el cursor del mouse como un par de globos oculares para mostrar a dónde mirará el robot cuando el usuario haga clic. Al hacer clic en un disco que rodea las manos robóticas, los usuarios pueden seleccionar un movimiento. Mientras se conduce al robot alrededor de una habitación, las líneas que siguen al cursor en la interfaz indican la dirección en que viajará.

La construcción de la interfaz en torno a las acciones de un simple mouse de un solo botón permite a las personas con una variedad de discapacidades usar la interfaz sin largas sesiones de entrenamiento.

«Tener una interfaz que puedan operar los individuos con una amplia gama de discapacidades físicas significa que podemos proporcionar acceso a una amplia gama de personas, una forma de diseño universal», señaló Grice. «Debido a su capacidad, este es un sistema muy complejo, por lo que el desafío que tuvimos que superar fue hacerlo accesible a las personas que tienen un control muy limitado de sus propios cuerpos».




Si bien los resultados del estudio demostraron lo que los investigadores se habían propuesto hacer, Kemp está de acuerdo en que se pueden hacer mejoras. El sistema existente es lento y los errores cometidos por los usuarios pueden crear contratiempos significativos. Aún así, dijo, «la gente podría usar esta tecnología hoy y realmente beneficiarse de ella».

Evans sugirió que el costo y el tamaño del PR2 deberían reducirse significativamente para que el sistema sea comercialmente viable. Kemp dice que estos estudios señalan el camino hacia un nuevo tipo de tecnología de asistencia.

«Me parece plausible, basado en este estudio, que los sustitutos robóticos del cuerpo podrán proporcionar beneficios significativos a los usuarios», agregó Kemp.

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Historia De Fuente:

Material proporcionado por el Instituto de Tecnología de Georgia.

Publicación de referencia:

Phillip M. Grice, Charles C. Kemp. In-home and remote use of robotic body surrogates by people with profound motor deficits. PLOS ONE, 2019; 14 (3): e0212904 DOI: 10.1371/journal.pone.0212904

Georgia Institute of Technology. «Seeing through a robot’s eyes helps those with profound motor impairments.» ScienceDaily. ScienceDaily March 2019.



Crean robots de partículas basados en el concepto de la «Plaga Gris»

Crean un nuevo tipo de robot compuesto de muchas partículas simples sin ningún control centralizado o punto único de fallo


Los robots partícula están compuestos de componentes débilmente acoplados, o partículas, que carecen de una identidad individual o posición direccionable. Sólo son capaces de un simple movimiento: expansión y contracción. Sin embargo, cuando un grupo de partículas es coordinado para moverse como un colectivo, se observa un interesante comportamiento. Incluso en configuraciones amorfas, los robots de partículas explotan los fenómenos mecánicos estadísticos para producir la locomoción.
Crédito: Shuguang Li/Ingeniería De Columbia

Los robots actuales son, generalmente, entidades auto-contenidas hechas en base a la interdependencia de sus subcomponentes, cada uno con una función específica. Si una parte falla, el robot deja de funcionar. En la robótica de enjambres, cada robot es una máquina que funciona de manera independiente.

En un nuevo estudio publicado la semana pasada en Nature, los investigadores en Ingeniería de Columbia y el MIT de Ciencias de la computación y el Laboratorio de Inteligencia Artificial (CSAIL) demuestran por primera vez la manera de hacer un robot compuesto de muchos componentes débilmente acoplados, o «partículas». A diferencia de los enjambres o los robots modulares, cada componente es simple, y no tiene una identificación o identidad individual. En su sistema, lo que los investigadores llaman «el robot de partículas», cada partícula sólo puede realizar oscilaciones volumétricas uniformes (leves expansiones y contracciones), pero no se puede mover en forma independiente.

 

El equipo, liderado por Hod Lipson, profesor de ingeniería mecánica en Ingeniería de Columbia, y la directora del CSAIL, Daniela Rus, descubrió que al agrupar miles de estas partículas juntas en un conjunto “viscoso” y hacerlo oscilar en reacción a una fuente de luz, cada robot partícula lentamente comenzó a moverse hacia adelante, hacia la luz.

«Usted puede pensar en nuestro nuevo robot como la proverbial «Gray Goo«, dice Lipson. «Nuestro robot no tiene ningún punto único de fallo y no hay un control centralizado. Todavía es bastante primitivo, pero ahora sabemos que este paradigma fundamental de la robótica es realmente posible. Pensamos que incluso puede explicar cómo se pueden mover juntas las células en grupos, aunque las células individuales no pueden hacerlo.»

Los investigadores han estado construyendo robots autónomos durante más de un siglo, pero estos han sido máquinas no biológicas que no pueden crecer, sanar, o recuperarse de los daños. El equipo de Ingeniería de Columbia/MIT se ha centrado en el desarrollo de robots duraderos y escalables que pueden funcionar incluso cuando fallan componentes individuales.

El concepto de «gray goo» (plaga gris), un robot compuesto de miles de millones de nanopartículas, ha fascinado a los fans de la ciencia ficción durante décadas. Pero la mayoría de los investigadores la han descartado como una teoría descabellada.

«Hemos estado tratando de repensar de manera fundamental nuestro enfoque de la robótica, para descubrir si hay una manera de crear robots de manera diferente», dice Lipson, quien dirige el Laboratorio de Máquinas Creativas. «No sólo hacer que un robot tenga aspecto de criatura biológica sino, en realidad, construirlo como un sistema biológico, creando algo de gran complejidad y habilidades, y sin embargo compuesto de simples partes fundamentales.»

Rus, que es también Profesor de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la computación en el MIT, añade, «Todas las criaturas en la naturaleza son [constituidos por] células que se combinan de diferentes maneras para formar los organismos. En el desarrollo de los robots de partículas, la pregunta que nos hacemos es, ¿podemos tener células robóticas que se pueden componer de diferentes maneras para formar diferentes robots? El robot podría tener la mejor forma requerida por la tarea que debe realizar: una serpiente para arrastrarse a través de un túnel, o una máquina con tres manipuladores para la planta de una fábrica. Incluso podríamos dar a estos robots de partículas la capacidad de darse forma ellos mismos”. Supongamos, por ejemplo, que un robot necesita un destornillador de su mesa de trabajo, y su controlador de tornillos está demasiado lejos para alcanzarlo. ¿Qué pasa si el robot pudiese intercambiar sus células para desarrollar un brazo? Cuando cambian sus metas, su cuerpo puede cambiar también.

El equipo, trabajando con Chuck Hoberman en Harvard Wyss Institute y otros investigadores de la Cornell, utiliza muchos componentes idénticos, o partículas, que pueden realizar un simple movimiento como expandirse y contraerse. En las simulaciones, hicieron demostraciones con robots compuestos de 100.000 partículas. Experimentalmente, han demostrado un sistema compuesto de dos docenas de partículas.




«Las partículas más cerca de la fuente de luz experimentan una luz más brillante y por lo tanto inician primero su ciclo «, explica Shuguang Li, primer co-autor del artículo que llevó a cabo los experimentos físicos. Li, que fue becario postdoctoral en Lipson, su laboratorio original de Cornell, y está en la actualidad en una estancia posdoctoral con Rus en CSAIL, continúa. «Ese movimiento crea una especie de ola en todo el conjunto, desde los que están más cerca de la luz a los más alejados, y la ola hace que todo el conjunto avance hacia la luz. El movimiento hacia la luz produce un movimiento global, aunque las partículas individuales no se pueden mover de forma independiente».

Modelando este comportamiento en las simulaciones, se ha probado hacer que eviten obstáculos y transportar objetos a mayores escalas, con cientos y miles de partículas. También fueron capaces de demostrar la capacidad de adaptación del paradigma de robot de partículas tanto ante componentes ruidosos como con fallas individuales.

«Hemos encontrado que nuestro robot de partículas mantiene aproximadamente la mitad de su velocidad a funcionamiento pleno, aún cuando el 20 por ciento de las partículas están muertas», dice Richa Batra, primer co-autor del artículo y estudiante de Doctorado de Lipson que dirigió el estudio de simulación.

El equipo ya está probando su sistema con una mayor cantidad de partículas por centímetro. Asimismo, se están explorando otras formas los robots de partícula, tales como microesferas vibrando.

«Creemos que algún día será posible hacer estos tipos de robots de millones de partículas diminutas, como microesferas que responden al sonido o la luz o el gradiente químico», dice Lipson. «Los robots podrían ser utilizados para hacer cosas como limpiar áreas o explorar terrenos o estructuras desconocidas.»

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Fuente:
Materiales proporcionados por la Universidad de Columbia, Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas. Original escrito por Holly Evarts.
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Referencia de la publicación:

Columbia University School of Engineering and Applied Science. «Robotic ‘gray goo’: Researchers create new kind of robot composed of many simple particles with no centralized control or single point of failure.» ScienceDaily. ScienceDaily, www.sciencedaily.com/releases/2019/03/190320141024.htm

Shuguang Li, Richa Batra, David Brown, Hyun-Dong Chang, Nikhil Ranganathan, Chuck Hoberman, Daniela Rus & Hod Lipson. Particle robotics based on statistical mechanics of loosely coupled components. Nature, 2019 DOI: 10.1038/s41586-019-1022-9
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