Un sistema bioinspirado integra elementos robóticos con las antenas de detección de olores que emplean los insectos
Los investigadores crearon un nuevo dron biohíbrido de detección de olores mediante la integración de sensores biológicos con robots. / Crédito: Daigo Terutsuki / Shinshu University, Japón.
Pablo Javier Piacente / T21
25 FEB 2025
Los investigadores desarrollaron un dron biohíbrido que detecta olores al integrar la tecnología robótica con sensores biológicos de olores de insectos: usa alas inspiradas en las polillas de gusanos de seda y podría convertirse en una solución eficiente para el monitoreo ambiental.
Especialistas de la Universidad de Shinshu y la Universidad de Chiba, en Japón, diseñaron un nuevo dron biohíbrido que podría optimizar notablemente los sistemas de monitoreo ambiental, de gestión de desastres o de análisis agrícola, entre otras aplicaciones. Su principal secreto es la integración de sensores biológicos y sistemas robóticos.
Según explican los investigadores en el nuevo estudio, publicado en la revista npj Robotics, el concepto bioinspirado combina los sensores naturales que utilizan las polillas de gusanos de seda para identificar olores en el entorno con los mecanismos robóticos e informáticos que hacen posible gestionar el vuelo del dron.
Eficiencia natural
De acuerdo a una nota de prensa, los avances tecnológicos han permitido el desarrollo de drones con diversas aplicaciones, incluyendo navegación, detección de gas, infraestructura y transporte, imágenes y respuesta a desastres. Sin embargo, los sistemas de navegación convencionales en drones se basan en sensores visuales que analizan imágenes térmicas: en ocasiones, las condiciones ambientales como escasa luz o concentración de polvo y humedad pueden comprometer su funcionamiento.
En los últimos años, la necesidad de alternativas más versátiles ha llevado a los investigadores a fijarse en la naturaleza y apreciar como los animales, las aves y los insectos poseen un sistema de navegación inherente basado en su sentido del olfato, que les ayuda a localizar fuentes de alimentos, evadir a los depredadores y atraer a posibles parejas.
En el caso específico de las polillas masculinas, pueden detectar feromonas sexuales transmitidas por el viento desde distancias que se extienden a varios kilómetros, a través de un proceso natural conocido como localización de fuentes de olores.
Salvar más vidas
Ahora, los investigadores japoneses mejoraron un sistema desarrollado previamente gracias a la incorporación de mecanismos que imitan el proceso biológico en estos insectos, las polillas de gusanos de seda. Un elemento clave es que, por ejemplo, los insectos se detienen intermitentemente durante el proceso de seguimiento de olores para mejorar la precisión de la búsqueda. Por el contrario, los modelos robóticos de búsqueda de olores carecen de tales pausas en su operación, afectando su rango de detección.
Entre otras mejoras, los especialistas introdujeron un algoritmo de rotación escalonada que reproduce las pausas de los insectos durante la detección de olores, optimizando significativamente la precisión de detección. También rediseñaron los electrodos y el sensor, para acomodar de manera más efectiva la estructura de acuerdo al diseño de las antenas de polilla de gusano de seda.
"El dron biohíbrido desarrollado en este estudio tiene el potencial de permitir a los responsables de la gestión de desastres localizar rápidamente a los sobrevivientes mediante el seguimiento de los olores, algo que finalmente salva más vidas cuando cada segundo cuenta", indicó en el comunicado el profesor Daigo Terutsuki, autor principal del estudio.
Además, el dron biohíbrido podría revolucionar la detección de fugas de gas en infraestructuras críticas, la detección temprana de incendios, mejorar la seguridad en los aeropuertos mediante la detección de sustancias peligrosas o permitir una mejor respuesta a desastres optimizando las operaciones de rescate, entre otras aplicaciones.
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Referencia
Advanced bio-hybrid drone for superior odor-source localization: high-precision and extended-range detection capabilities. Chihiro Fukui et al. npj Robotics (2025). DOI:https://doi.org/10.1038/s44182-025-00020-9
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