Конечно, мы применяем различные способы для измерения уровней загрязнения в водоёмах, но робот-энтузиаст может быстрее и эффективнее выполнять эту работу. Исследователи из Швейцарского федерального технологического института и других учреждений создали модульного роботизированного угря, который может плавать в загрязненной воде, чтобы точно определить источники загрязнения. Каждый модуль оснащён датчиком какого-либо типа, включая и биологические, на основе клеток рыб, живых ракообразных и модифицированных бактерий. Учёные могут настраивать угря для измерений в разных местах, выбирая только нужные им модули и изымая остальные.
Некоторые модули, которые были изготовлены исследователями, имеют физические и химические датчики, которые могут измерять проводимость и температуру воды. Другие полагаются на живые организмы. Один тип датчиков заполнен бактериями, которые светятся при наличии в воде ртути. В другом случае используются клетки рыб, выращенные на электродах, которые не касаются друг друга при наличии токсинов. Ученые также поместили крошечных ракообразных — дафний — в один из модулей, поскольку их движения могут указывать на токсичность воды.
Робот во время плавания может принимать данные, которые все эти датчики собирают, и отправлять их на удалённый компьютер в режиме реального времени. И поскольку он движется, как настоящий угорь, в отличие от роботов с винтами, которые поднимают грязь со дна водоёмов и вносят искажения в реальное состояние воды, он может собирать самые точные данные. EPFL говорит, что робот может либо следовать по предварительно запрограммированному пути, либо использовать полученную информацию, чтобы самостоятельно отслеживать источники загрязнения. Он может, например, плыть к всё более и более токсичным водам, точно локализуя места загрязнений.
До сих пор исследователи полагались только на физические и химические датчики, поскольку биологические устройства намного сложнее создавать. Тем не менее, они планируют протестировать биологические модули за пределами лаборатории уже этим летом, для того, чтобы понять, насколько биологические системы датчиков эффективны в реальных ситуациях.