Robot rodante de la computadora con tipo de cerebro con el 0.25% de la potencia que necesita los controladores convencionales

Tarea de navegación Rover de seguimiento de objetivos. Crédito: avances científicos (2025). Doi: 10.1126/sciadv.adu2663

Una computadora más pequeña, más ligera y más eficiente en la energía, demostrada en la Universidad de Michigan, podría ayudar a ahorrar peso y energía para drones y rovers autónomos, con implicaciones para los vehículos autónomos de manera más amplia.

El controlador autónomo tiene uno de los requisitos de potencia más bajos informados, según el estudio publicado en Science Advances. Funciona a solo 12.5 microwatts, en el estadio de un marcapasos.

En las pruebas, un robot rodante que usaba el controlador pudo perseguir un objetivo en zigzagueo de un pasillo con la misma velocidad y precisión que con un controlador digital convencional. En una segunda prueba, con un brazo de palanca que se reposicionó automáticamente, el nuevo controlador también lo hizo.

Un robot rodante sigue a Xiaoqiu An, un estudiante de doctorado de ingeniería mecánica, guiado por un objetivo: pieza roja de cartón en una palanca de acero. El recuadro muestra la alimentación de la cámara del robot. Crédito: Mingze Chen, Nanoingeniería y Laboratorio de Nanodevice, Universidad de Michigan

“Este trabajo presenta un dispositivo nanoelectrónico innovador diseñado para revolucionar las plataformas de hardware que pueden calcular eficientemente con las arquitecturas de redes neuronales”, dijo Xiaogan Liang, profesor de ingeniería mecánica y autor correspondiente del estudio.

“Estas plataformas de eficiencia energética y de recursos allanan el camino para avanzar en la miniaturización de sistemas robóticos y vehículos”.

La alta eficiencia y la miniaturización son especialmente importantes para aplicaciones como los drones y los rovers espaciales, en los que tanto el peso como la energía son una prima. Sin embargo, los vehículos autónomos convencionales también podrían beneficiarse de la tecnología. Según la investigación previa, mil millones de horas de tiempo de manejo de vehículos autónomos podrían consumir más energía que los centros de datos de hoy en todo el mundo.

La computación analógica, casi abandonada para el consumo de energía más bajo de Digital y la mayor precisión, puede parecer un héroe poco probable, pero un elemento de circuito relativamente nuevo está cambiando el juego.

El memristor, propuesto en 1971 y demostrado por primera vez en 2008, almacena información en su resistencia a las corrientes eléctricas. Cuando está expuesto a un voltaje, reduce la cantidad de resistencia que impondrá a la siguiente señal. Algunos memristores pueden olvidar las señales anteriores con el tiempo y volver a su resistencia original, un comportamiento similar a la relajación en las neuronas. Este es del tipo que construyó el equipo de Liang.

Debido a que ya funcionan mucho como las redes neuronales, las redes de memristor calculan las redes neuronales artificiales de manera mucho más eficiente que las computadoras convencionales basadas en transistores. Además, para sensores y actuadores que son analógicos, mantener el procesamiento de Analog ahorra los costos de energía de la conversión de señales entre analógicos y digitales.

Esquemas del proceso RISS para hacer un embalse Memristive BI2SE3. Crédito: avances científicos (2025). Doi: 10.1126/sciadv.adu2663

El equipo construyó sus circuitos de Memristor en la instalación de nanofabricación de Lurie en UM frotando un brazo con punta de oro, aproximadamente 30 micras (0.03 milímetros) de diámetro, a través de un chip de silicio, como frotar un globo en su cabello para que se adhiera a una pared con electricidad estática.

Las cargas eléctricas luego guiaron el selenuro de bismuto vaporizado para acumularse a lo largo de ocho líneas entrecruzadas a unos 15 nanómetros (0.000015 milímetros) de espesor, dispuestos de manera similar a una placa Tic-tac-toe. Luego, el equipo se planteó sobre electrodos de titanio y oro en los extremos de cada línea.

Inyectaron señales a través de un electrodo y las leyeron en cinco electrodos en el otro lado del chip, cada uno representando una neurona. En el estudio, los datos de la cámara del robot rodante tuvieron que convertirse en señales analógicas en un procesador de silicio antes de ejecutar a través de la red Memristor. El procesador de silicio luego convirtió la salida en instrucciones de control que permitieron al robot seguir un panel rectangular rojo por un pasillo universitario.

El nuevo controlador Memristor (derecha) se compara con un controlador estándar (izquierda) en una plataforma de prueba de controlador de drones. El rotor de drones debe levantar el brazo de la palanca a una posición dada después de descansar sobre el suelo, y luego recuperar esa posición después de empujar el brazo. Crédito: Mingze Chen, Xiaoqiu An y Nihal Sekhon, Nanoingeniería y Laboratorio de Nanodevice, Universidad de Michigan

Del mismo modo, para el brazo de palanca, los datos sobre la posición del brazo entraron en la red Memristor a través de un procesador de silicio, y produjo los cimientos de instrucciones para ejecutar el rotor de drones adjunto para levantar el brazo a la posición correcta.

“Los dispositivos como el nuestro podrían permitir que los robots tengan comportamientos intuitivos como los seres humanos, la forma en que puede tocar agua muy caliente y retirar su mano. La respuesta de control puede ser menos precisa, pero puede ser muy rápida”, dijo Mingze Chen, un reciente Ph.D. Graduado en Ingeniería Mecánica.

“La computación de borde significa que la información no tiene que viajar a un centro de datos para el procesamiento, como los nervios y los músculos de nuestra mano y el brazo pueden reaccionar sin enviar la información a nuestros cerebros. La computación de borde puede ser más rápido, con un consumo de energía más bajo, porque no pasamos tiempo y energía en la transmisión de datos”.

Más información: Mingze Chen et al, hardware de computación de depósito habilitado para nanoelectrónica para controles robóticos en tiempo real, avances científicos (2025). Doi: 10.1126/sciadv.adu2663

Proporcionado por la Universidad de Michigan

Cita: Robot de rodillos de la computadora con forma de cerebro con el 0.25% de la potencia que necesita los controladores convencionales (2025, 27 de marzo) recuperado el 27 de marzo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-03-brain-robot-power-conventional.html

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