Inspirado por el funcionamiento de la oreja de un murciélago, Rolf Mueller, profesor de ingeniería mecánica en Virginia Tech, ha creado una tecnología bioinspirada que determina la ubicación del origen de un sonido.
El desarrollo de Mueller funciona a partir de un modelo de ubicación de sonido más simple y preciso que los enfoques anteriores, que tradicionalmente se han modelado a partir del oído humano. Su trabajo marca la primera idea nueva para determinar la ubicación del sonido en 50 años.
Los hallazgos fueron publicados en Inteligencia de la máquina de la naturaleza por Mueller y un ex Ph.D. estudiante, autor principal Xiaoyan Yin.
«Durante mucho tiempo he admirado a los murciélagos por su asombrosa habilidad para navegar en entornos naturales complejos basados en ultrasonidos y sospeché que la inusual movilidad de las orejas de los animales podría tener algo que ver con esto», dijo Mueller.
Un nuevo modelo de localización sonora
Los murciélagos navegan mientras vuelan utilizando la ecolocalización, determinando qué tan cerca está un objeto emitiendo sonidos continuamente y escuchando los ecos. Las llamadas ultrasónicas se emiten desde la boca o la nariz del murciélago, rebotando en los elementos de su entorno y regresando como un eco. También obtienen información de los sonidos ambientales. La comparación de sonidos para determinar su origen se denomina efecto Doppler.
El efecto Doppler funciona de manera diferente en los oídos humanos. Un descubrimiento de 1907 mostró que los humanos pueden encontrar la ubicación en virtud de tener dos oídos, receptores que transmiten datos de sonido al cerebro para su procesamiento. Operar con dos o más receptores permite saber la dirección de los sonidos que contienen solo una frecuencia, y sería familiar para cualquiera que haya escuchado el sonido de la bocina de un automóvil al pasar. La bocina es una frecuencia y los oídos trabajan junto con el cerebro para construir un mapa de hacia dónde se dirige el automóvil.
Un descubrimiento de 1967 mostró entonces que cuando el número de receptores se reduce a uno, un solo oído humano puede encontrar la ubicación de los sonidos si se encuentran diferentes frecuencias. En el caso del automóvil que pasa, esto podría ser la bocina del automóvil combinada con el rugido del motor del automóvil.
Según Mueller, el funcionamiento del oído humano ha inspirado enfoques anteriores para localizar la ubicación del sonido, que han utilizado receptores de presión, como micrófonos, combinados con la capacidad de recopilar múltiples frecuencias o utilizar múltiples receptores. Basándose en una carrera de investigación con murciélagos, Mueller sabía que sus oídos eran receptores de sonido mucho más versátiles que el oído humano. Esto llevó a su equipo a perseguir el objetivo de una sola frecuencia y un solo receptor en lugar de múltiples receptores o frecuencias.
Creando la oreja
Mientras trabajaban desde el modelo de un receptor y una frecuencia, el equipo de Mueller buscó replicar la capacidad de un murciélago para mover sus oídos.
Crearon una oreja sintética suave inspirada en la herradura y los murciélagos de nariz de hoja del Viejo Mundo y la ataron a una cuerda y un motor simple, programado para hacer que la oreja vibrara al mismo tiempo que recibía un sonido entrante. Estos murciélagos en particular tienen oídos que permiten una compleja transformación de las ondas sonoras, por lo que el diseño listo para usar de la naturaleza fue una elección lógica. Esa transformación comienza con la forma del oído externo, llamado pabellón auricular, que utiliza el movimiento del oído a medida que recibe los sonidos para crear múltiples formas de recepción que canalizan los sonidos hacia el canal auditivo.
El mayor desafío al que se enfrentaron Yin y Mueller con su modelo de frecuencia única y receptor único fue interpretar las señales entrantes. ¿Cómo convierte las ondas sonoras entrantes en datos legibles e interpretables?
El equipo colocó la oreja sobre un micrófono, creando un mecanismo similar al de un murciélago. Los movimientos rápidos del pabellón auricular ondeante crearon firmas de desplazamiento Doppler que estaban claramente relacionadas con la dirección de la fuente, pero no fácilmente interpretables debido a la complejidad de los patrones. Para lidiar con esto, Yin y Mueller utilizaron una red neuronal profunda: un enfoque de aprendizaje automático que imita las muchas capas de procesamiento que se encuentran en el cerebro. Implementaron una red de este tipo en una computadora y la entrenaron para proporcionar la dirección de la fuente asociada con cada eco recibido.
Para probar el rendimiento del sistema que consiste en el oído y el aprendizaje automático, montaron el oído en una plataforma giratoria que también incluía un puntero láser. Luego, los sonidos se emitieron desde un altavoz que se colocó en diferentes direcciones en relación con el oído.
Una vez que se determinó la dirección del sonido, la computadora de control rotaría el equipo de modo que el puntero láser golpeara un objetivo conectado al altavoz, señalando la ubicación dentro de medio grado. La audición humana generalmente determina la ubicación dentro de los 9 grados al trabajar con dos oídos, y la mejor tecnología ha logrado una ubicación dentro de los 7,5 grados.
«Las capacidades están completamente más allá de lo que actualmente está al alcance de la tecnología y, sin embargo, todo esto se logra con mucho menos esfuerzo», dijo Mueller. «Nuestra esperanza es brindar una autonomía confiable y capaz a entornos al aire libre complejos, incluida la agricultura de precisión y la silvicultura; vigilancia ambiental, como el monitoreo de la biodiversidad; así como aplicaciones relacionadas con la defensa y la seguridad».
Video: https://www.youtube.com/watch?v=buFM5KkAnEo
Fuente de la historia:
Materiales proporcionados por Virginia Tech. Original escrito por Alex Parrish. Nota: El contenido puede editarse por estilo y longitud.
