Volando bajito pero seguro

Científicos del Instituto de Tecnología de Massachusetts crearon un modelo estadístico para predecir la velocidad máxima de un ave o vehículo volador al cruzar una zona con obstáculos, tales como árboles o edificios. Conocer a qué velocidad se reduce el riesgo de chocar tiene importantes aplicaciones militares y de seguridad.

Imagínese usted que está en medio de la congestión vehicular mañanera. La rapidez con la que el tráfico fluye depende, en general, de cuántos carriles hay disponibles, cuán anchos son los carriles, el tamaño de los vehículos y cuántos hay en la carretera. Si usted tiene prisa y se arriesga a tratar de moverse más rápido que el flujo vehicular, se expone a tener un accidente.

Igual pasa con el vuelo de ciertos pájaros. Tomemos como ejemplo el azor (Accipiter gentilis), un halcón común en Europa y América del Norte. Esta ave, cuando ve un conejo o una ardilla, se dispara hacia su presa a una velocidad impresionante, zigzagueando y maniobrando para evitar chocar con los árboles, ramas, rocas y otros obstáculos del bosque. El azor sabe, intuitivamente, qué tan rápido puede volar sin que se enrede en una rama o termine en el suelo.

El análisis de ambas situaciones, el flujo vehicular y el arriesgado vuelo del azor, tiene aspectos en común. Básicamente, existe una velocidad máxima teórica que, dependiendo de la densidad de los obstáculos, permite que un objeto o un ave vuelen sin que haya accidentes. Pasarse de esa velocidad crítica prácticamente asegura que haya un choque. Pero, ¿cuál es esa rapidez máxima? ¿Cómo se calcula o se predice? Qué variables influencian esta rapidez máxima?

Los científicos Emilio Frazzoli y Sertac Karaman, del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), quieren descubrir qué factores determinan la velocidad máxima a la que un objeto vuela en una zona con obstáculos sin que choque con nada. Conocer esta información es esencial para la ingeniería de la próxima generación de vehículos aéreos no-tripulados (aviones autónomos o “drones”), los cuales tienen múltiples aplicaciones militares y de seguridad.

La tecnología actual, indica el Dr. Frazzoli, permite que los aviones autónomos vayan rápido sólo cuando no hay obstáculos directamente al frente. Pero en zonas urbanas o boscosas, estos vehículos no son muy útiles si no pueden maniobrar automáticamente y evitar colisiones.

Emilio Frazzoli y Sertac Karaman usaron sofisticados sistemas computadorizados para crear un modelo estadístico que calcula la velocidad de vuelo máxima de un ave simulada mientras aumentaban o disminuían la cantidad, tamaño, forma, localización y distancia de los árboles en un bosque virtual. Alterando los diferentes parámetros numéricos, los investigadores confirmaron que sí existe una velocidad crítica claramente demarcada que separa un vuelo libre de accidentes de un vuelo donde de seguro el ave simulada chocará con algo. Lo interesante de este descubrimiento es que el ave simulada, al volar a una velocidad menor que la velocidad crítica, no chocará con nada independientemente del tamaño del bosque.

Las aplicaciones militares de este descubrimento son muy prometedoras. Por un lado, los ingenieros ahora saben que los vehículos aéreos no tripulados no pueden viajar a más de cierta velocidad crítica. También saben que la tecnología puede mejorarse ya que la velocidad actual de muchos de los aviones autónomos ni se acerca a esta velocidad máxima.

El próximo paso de este trabajo científico es mejorar el modelo estadístico y compararlo con situaciones reales. Por ejemplo, algunos científicos ya estan estudiando en detalle el vuelo de los azores y midiendo el tamaño y distancia promedio en los bosques que son su hábitat. Estos datos permitirán reducir la distancia entre la teoría y la realidad del modelo.

Otra manera de perfeccionar el modelo estadístico es crear un juego de vídeo, una especie de simulador de vuelo, que le permita al jugador cruzar de un lado a otro de un bosque en el menor tiempo posible con un avión a escala. Según diferentes jugadores tratan el juego, los científicos podrán obtener otra medida de comparación entre la teoría y la realidad, esta vez usando el tiempo de reacción de las personas.

Para más información, visítanos: www.cienciapr.org.