Un gruppo di ricercatori cinesi ha trovato ispirazione nelle mante oceaniche per progettare sciami di droni navali più intelligenti, fluidi e collaborativi. Lo studio, pubblicato sulla rivista Physics of Fluids, analizza la dinamica di nuoto delle mante e come questa possa migliorare la progettazione e l’efficienza dei veicoli subacquei autonomi. L’obiettivo? Riprodurre il loro comportamento collettivo per perfezionare la coordinazione automatica tra più droni sottomarini.
Le mante: modello perfetto di idrodinamica
Le mante sono considerate tra i migliori nuotatori del mondo marino. Il loro segreto risiede nella morfologia idrodinamica del corpo: pinne larghe, struttura piatta e un elevato rapporto tra apertura alare e larghezza del corpo.
Queste caratteristiche garantiscono alta portanza e bassa resistenza all’acqua, offrendo ai ricercatori un modello ideale per lo sviluppo di droni subacquei capaci di muoversi in modo fluido, con il minimo dispendio energetico.
I droni ispirati a questi animali potrebbero beneficiare di una maggiore manovrabilità e di un comportamento più collaborativo all’interno di sciami.
Droni navali ispirati alle mante: simulazione e risultati
Il team ha simulato diversi assetti di nuoto tra tre “mante digitali“: in fila indiana, a triangolo tradizionale e a triangolo invertito. Il risultato più sorprendente è emerso dalla formazione tandem – due individui ai lati e uno centrale – dove il nuotatore al centro ha mostrato un vantaggio significativo grazie al flusso generato dal compagno in testa.
Questo assetto ha migliorato la manovrabilità e l’efficienza idrodinamica dell’elemento centrale. Al contrario, le formazioni triangolari, pur osservate in natura, non hanno restituito benefici energetici, suggerendo che i motivi di queste configurazioni potrebbero risiedere più nella dinamica sociale o nella navigazione collettiva che nell’efficienza pura.
Questo tipo di studio apre la strada a sistemi di coordinazione automatizzata tra droni sottomarini, che potranno imparare a muoversi come un organismo unico. Secondo Pengcheng Gao, autore principale dello studio, l’integrazione di algoritmi di apprendimento automatico permetterà ai droni di adattarsi in tempo reale alle variazioni dell’ambiente e alle posizioni degli altri membri dello sciame.
Il modello a tre esemplari, pur semplice, si rivela una cellula di base per comprendere e replicare sistemi più complessi, composti da decine o centinaia di unità. La sfida ora è rendere queste dinamiche replicabili a livello operativo, mantenendo una reattività elevata e consumi energetici contenuti.
