Ricercatori americani hanno presentato progetti di ricerca per lo sviluppo hardware e software di insetti cyborg che con capacità e funzionalità assimilabili a quelle di un drone potrebbero essere usati come UAV (Unmanned Aerial Vehicles) per sorvolare territori colpiti da disastri ambientali per mapparne i danni e gli effetti.
L'idea è di lanciare in aria veri e propri sciami di questi cyborg equipaggiati da sensori, denominati biobot, controllati remotamente in modo da sorvolare da vicino edifici collassati per causa di un terremoto, fabbriche o raffinerie colpite da incendi devastanti per fornirne mappe dettagliate utili a pianificare interventi immediati e futuri.
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Grazie al controllo remoto gli insetti cyborg potrebbero avere spazi di manovra delimitati e circoscritti al luogo del disastro arrivando fino a venti metri di distanza dagli oggetti da visionare. Una volta entrati nell'area di loro pertinenza i cyborg droni potranno muoversi liberamente inviando ai ricercatori/centri di assistenza informazioni utili per eventuali interventi o iniziative. I dati raccolti verranno utilizzati da software e algoritmi sviluppati ad hoc per elaborare mapper leggibili e comprensibili di ambienti sconosciuti. Terminata la raccolta di dati e la mappatura dell'ambiente visitato il cyborg si muoverà verso altre aree e spazi non ancora osservati e per la raccolta di nuova informazione.
Gli insetti cyborg potranno operare anche in assenza di GPS e comunicheranno con i ricercatori attraverso segnali radio.
I cyborg insetti non sono una novità, erano già stati creati da Alper Bozkurt ma il team di ricercatori universitari è stato capace di realizzare esperimenti nei quali sono stati sperimentati sciami di insetti artificiali dotati di videocamere e sensori e operativi su spazi limitati dai confini previsti dall'esperimento condotto.
Chi volesse approfondire l'argomento o tenersi aggiornato sulle evoluzioni future può leggere i numerosi documenti scientifici disponibili in Rete come: “A Framework for Mapping with Biobotic Insect Networks: From Local to Global Maps,” pubblicato su Robotics and Autonomous Systems. o “Geometric Learning and Topological Inference with Biobotic Networks,” pubblicato su IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks.