La tecnología de impresión 3D ha dado un paso más con la creación de la primera mano robótica blanda, con sus huesos, ligamentos y tendones, gracias a la adaptación de este tipo de impresoras para que puedan trabajar con plásticos elásticos.El hallazgo, que publica este miércoles, 15 de noviembre, la revista Nature, es un trabajo colaborativo de la Universidad Politécnica de Zúrich (ETH) y la tecnológica Inkbit, una empresa emergente líder en impresión 3D creada por investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT).Hasta el momento, la impresión 3D se limitaba a los llamados plásticos (polímeros) de curado rápido, de gran dureza, pero ahora los científicos han logrado la adaptación tecnológica de estas impresoras a plásticos de curado lento, mucho más elásticos, duraderos y robustos.Gracias a esa adaptación, los investigadores podrán imprimir en 3D robots complejos y más duraderos a partir de diversos materiales de alta calidad de una sola vez.Esta nueva tecnología puede ya, por tanto, combinar materiales blandos, elásticos y rígidos para crear estructuras delicadas y piezas con todo tipo de cavidades a voluntad, lo que ofrecerá enormes posibilidades para el desarrollo de la robótica blanda.Este es el caso de la mano lograda, que cuenta con huesos, ligamentos y tendones hechos de diferentes polímeros de una sola vez."Con los polímeros de curado rápido que hemos estado utilizando en impresión 3D hasta ahora no habríamos podido hacer esta mano, pero gracias al uso de polímeros de curado lento, que tienen estupendas propiedades elásticas y vuelven a su estado original mucho más rápido después de doblarse que los otros, lo hemos hecho posible", ha señalado Thomas Buchner, profesor de robótica de la ETH Zúrich.Ventajas de los robots blandosEl investigador ha subrayado que "los robots hechos de materiales elásticos, como la mano desarrollada, tienen múltiples ventajas sobre los robots convencionales hechos de metal, desde que haya menos riesgo de lesiones cuando trabajan con humanos hasta ser más adecuados para manipular mercancías frágiles".Para adaptar al uso de polímeros de curado lento, los investigadores han desarrollado aún más la impresión 3D añadiendo un escáner láser 3D que comprueba inmediatamente cada capa impresa para detectar cualquier irregularidad en la superficie.En lugar de alisar las capas irregulares, la nueva tecnología simplemente tiene en cuenta las irregularidades a la hora de imprimir la siguiente capa."Un mecanismo de retroalimentación compensa estas irregularidades al imprimir la siguiente capa calculando los ajustes necesarios en la cantidad de material que se va a imprimir en tiempo real y con una precisión milimétrica", ha indicado otro de los autores, Wojciech Matusik, profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática en MIT.La ETH de Zúrich ha indicado en un comunicado que utilizará la tecnología para diseñar estructuras aún más sofisticadas y desarrollar aplicaciones adicionales, mientras que Inkbit la comercializará en nuevas impresoras 3D.Le puede interesar "#TecnoClic Cómo saber si su celular está siendo rastreado":
El chatbot ChatGPT-3 y otras herramientas de inteligencia artificial generativa pueden informar y desinformar a los usuarios de redes sociales con más eficacia que los humanos, según un estudio que publica hoy Science Advances.Un equipo encabezado por la Universidad de Zúrich usó la versión ChatGPT-3 para un estudio con 679 participantes, el cual reveló que estos tuvieron más problemas para distinguir entre los tuis hechos por humanos y los generados por el chatbot.Además, también tuvieron problemas para identificar qué mensajes generados por la inteligencia artificial eran precisos y cuáles inexactos.Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, el uso generalizado de ChatGPT ha suscitado preocupación pública por la posible propagación de desinformación en línea, especialmente en las plataformas de redes sociales, recuerdan los autores.Dado que este tipo de herramientas son relativamente nuevas en la esfera pública, el equipo decidió profundizar sobre diversos aspectos de su uso.Para el estudio reclutaron a 697 personas de habla inglesa de Estados Unidos, el Reino Unido, Canadá, Australia e Irlanda, principalmente entre 26 y 76 años.El cometido era evaluar los tuits generados, tanto por humanos como GPT-3, que contenían información precisa e inexacta sobre temas como vacunas y autismo, tecnología 5G, covid-19, cambio climático y evolución, que están sujetos con frecuencia a conceptos erróneos del público.Para cada tema, los investigadores reunieron mensajes de Twitter hechos por humanos e instruyeron al modelo GPT-3 para generar otros, los cuales tenían en unos casos información correcta y en otros inexacta.Los participantes en el estudio tenían que juzgar si los mensajes eran verdaderos o falsos y si fueron creados por un humano o GPT-3.Los resultados, según resume la publicación, indicaron que las personas pudieron identificar con mayor frecuencia la desinformación generada por humanos y la precisión de los tuits veraces generados por GPT-3.Sin embargo, también era más probable que consideraran que la desinformación generada por GPT-3 era precisa."Nuestros hallazgos plantean cuestiones importantes sobre los posibles usos y abusos de GPT-3 y otros generadores de texto de IA avanzados y las implicaciones para la difusión de información en la era digital", concluyen los autores.¿No sabe quién lo llama? Estas aplicaciones podrían ayudarlo a identificar los números desconocidos
Se trata de una investigación puntera en el campo de la inteligencia artificial y la robótica que pronto permitirá a los equipos de rescate buscar a gente perdida en la naturaleza más rápidamente. Sólo en Suiza, cerca de 1.000 personas solicitan cada año ayuda tras haberse perdido o sufrido accidentes en la montaña. "Los drones todavía no son capaces de volar en entornos complejos como bosques muy densos. En un ambiente de ese tipo cualquier error puede terminar en accidente y por eso los robots necesitan un cerebro potente que les permita darse cuenta de lo que hay a su alrededor", explicó el profesor de la Universidad de Zúrich, Davide Scaramuzza. Para resolver este problema y para que las máquinas puedan identificar los caminos, los científicos desarrollaron un algoritmo que permite a los drones "aprender" en base a diferentes ejemplos, de forma similar a cómo lo hace el cerebro humano de la experiencia. El algoritmo en cuestión interpreta las imágenes que "ve" la máquina a través de las cámaras que tiene instaladas y reconoce los caminos creados por el hombre, siempre que éstos sean visibles. El reconocimiento es posible gracias a que el sistema acumula los datos de más de 20.000 imágenes de caminos y rutas tomadas por los investigadores durante horas de caminatas por los Alpes suizos. Tras probar el software en un camino totalmente nuevo, el algoritmo permitió al drone encontrar la dirección correcta en un 85 por ciento de casos, por encima del 82 por ciento de aciertos entre humanos. Pese al éxito, los investigadores señalaron que todavía queda mucho trabajo para conseguir que una flota de drones se mueva de manera totalmente autónoma en los bosques en búsqueda de montañeros perdidos. Según Scaramuzza, aunque los drones han aprendido a reconocer y seguir los caminos en el bosque, todavía tienen que aprender a reconocer a los humanos. EFE
