Investigadores de la Facultad de Ciencia y Tecnología de Leioa, en el País Vasco, están usando materiales inteligentes de última generación para mejorar la precisión en los movimientos de los futuros robots.
El avance en la ciencia de los materiales es fundamental para mejorar la precisión de los robots que se usan, por ejemplo en procesos industriales o incluso médicos. Piénsese en la precisión que necesita une brazo robotizado para coger un huevo o una bombilla. Los materiales inteligentes están permitiendo ya mejorar el diseño de los controladores presentes en los robots.
Investigadores del Grupo de Automática del Departamento de Electricidad y Electrónica de la Facultad de Ciencia y Tecnología de la Facultad de Ciencia y Tecnología de Leioa
están estudiando las características estímulo-respuesta en materiales inteligentes para ver si son susceptibles de ser utilizarlos en la generación y medición de movimientos precisos en sistemas electromecánicos en miniatura y en robótica.
En concreto, los estudios se centran en dos tipos de materiales muy prometedores. Por un lado, aleaciones de memoria de forma (SMA) y aleaciones de memoria de forma magnética o ferromagnética (MSM o FSMA). Se trata de materiales nuevos e inteligentes que tienen la capacidad de memorizar su forma.
Recordar el tamaño
Las aleaciones de memoria de forma son capaces de “recordar” el tamaño y forma originales incluso después de haber sufrido un proceso de deformación. En este caso, la aleación más común se denomina nitinol, ya que se compone de níquel y titanio al 50%. Ya existe comercialmente y se suele encontrar en forma de hilos.
Por su parte, las llamadas aleaciones de memoria de forma magnética son materiales ferromagnéticos capaces de soportar grandes transformaciones reversibles en su forma y su tamaño, aplicándoles un campo magnético. A diferencia de lo que ocurre en las aleaciones de memoria de forma, no existen comercialmente y sólo se fabrican en el laboratorio.
Según informa la Universidad del País Vasco, este grupo de investigadores ha construido ya algunos dispositivos susceptibles de ser usados en robótica ligera empleando estos nuevos materiales. Además, están investigando nuevas aplicaciones para sistemas electromecánicos ligeros o en miniatura.
El primer prototipo es una garra ligera para un robot flexible pequeño, capaz de manipular objetos de tamaño reducido. Para ello, han colocado un hilo de nitinol entre dos láminas metálicas elásticas. Si a ese hilo se le aplica una corriente eléctrica, las láminas se contraen y las garras se cierran, siendo capaz de recoger los pequeños objetos que encuentra a su alrededor.
Cuando no se aplica dicha corriente, las garras se abren del todo. Los investigadores han conseguido, sin embargo, mejorar el movimiento de apertura y cierre de la garra, llegando a tener precisión a nivel de una micra (millonésima parte de un metro)
Precisión en telescopios
El equipo de investigación también ha aplicado las aleaciones de memoria de forma magnética o ferromagnética para crear un dispositivo artesanal y un sistema de control sencillo. Este dispositivo ha conseguido posicionar objetos con una precisión de 20 nanómetros (milmillonésima parte de un metro)
Según sus creadores, al tratarse de un dispositivo artesanal, es totalmente mejorable. Dispositivos como éstos pueden llegar a sustituir a los actuales, ya que los dispositivos de posicionamiento fabricados con aleaciones de memoria de forma ferromagnética tienen la gran ventaja de que, una vez posicionados adecuadamente, no consumen energía.
Uno de los usos de estos últimos es en el diseño de grandes telescopios, donde se suelen encontrar muchos espejos que tienen que moverse con mucha precisión si se pretende que enfoquen correctamente.
Sus creadores advierten que los aparatos que han creado son artesanales y que han servido, sencillamente, para probar en el laboratorio las características básicas de los materiales con los que han sido creados. Su esperanza es, en cualquier caso, que lleguen a ser prototipos comerciales de dispositivos de robótica o de micro y nanoposicionamiento.
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