La mano del robot è il primo dispositivo del suo genere a unire il senso del tatto avanzato con algoritmi di apprendimento motorio.
Pensa a cosa fai con le mani quando sei a casa la sera premendo i pulsanti sul telecomando della tua TV, o in un ristorante usando tutti i tipi di posate e bicchieri.
Queste abilità si basano tutte sul tocco, mentre guardi un programma TV o scegli qualcosa dal menu. Le nostre mani e le nostre dita sono meccanismi incredibilmente abili e altamente sensibili all’avvio.
Usando il senso del tatto, una mano robotica può manipolare al buio o in condizioni di luce difficili. Credito immagine: laboratorio ROAM della Columbia University
I ricercatori di robotica hanno cercato a lungo di creare una “vera” destrezza in mani robotiche, ma l’obiettivo è stato sfuggente. Le pinze e le ventose dei robot possono prelevare e posizionare gli oggetti, ma compiti più abili come l’assemblaggio, l’inserimento, il riorientamento e l’imballaggio sono rimasti nell’ambito della manipolazione umana.
Tuttavia, stimolata dai progressi sia nella tecnologia di rilevamento che nelle tecniche di apprendimento automatico per elaborare i dati rilevati, la manipolazione robotica sta cambiando rapidamente.
Ora Fondazione scientifica nazionale degli Stati Unitiricercatori supportati a Ingegneria Columbia hanno dimostrato una mano robotica altamente abile che combina un senso del tatto avanzato con algoritmi di apprendimento motorio, che consentono a un robot di apprendere nuovi compiti fisici attraverso la pratica.
Un’abile mano robotica dotata di cinque dita tattili. Una delle dita è qui mostrata con lo strato di “pelle” più esterno rimosso, per mostrare la struttura interna. Credito immagine: laboratorio ROAM della Columbia University
Come dimostrazione di abilità, il team ha scelto un difficile compito di manipolazione: eseguire un’ampia rotazione di un oggetto di forma irregolare afferrato nella mano, mantenendo l’oggetto in una presa stabile e sicura. L’attività richiede il costante riposizionamento di alcune dita mentre altre dita mantengono stabile l’oggetto.
La mano non solo ha eseguito il compito, ma lo ha fatto senza feedback visivo, basato esclusivamente sul rilevamento del tocco.
Il fatto che la mano non faccia affidamento sulla visione per manipolare gli oggetti significa che può farlo in condizioni di illuminazione molto difficili che confonderebbero gli algoritmi basati sulla visione – può persino operare al buio.
“Mentre la nostra dimostrazione riguardava un’attività di prova, intesa a illustrare le capacità della mano, crediamo che questo livello di destrezza aprirà applicazioni completamente nuove per la manipolazione robotica nel mondo reale”, ha affermato l’ingegnere meccanico Matei Ciocarlie .
“Alcuni degli usi più immediati potrebbero essere nella logistica e nella movimentazione dei materiali, contribuendo ad alleviare i problemi della catena di approvvigionamento come quelli che hanno afflitto la nostra economia negli ultimi anni, e nella produzione avanzata e nell’assemblaggio nelle fabbriche”.
Gli algoritmi di apprendimento automatico elaborano i dati dai sensori tattili per produrre schemi di movimento delle dita coordinati per la manipolazione. Credito immagine: laboratorio ROAM della Columbia University
Per questo nuovo lavoro, guidato da Gagan Khandate, i ricercatori hanno progettato e costruito una mano robotica con cinque dita e 15 articolazioni azionate in modo indipendente. Ogni dito era dotato della tecnologia di rilevamento del tocco del team.
Il passo successivo è stato testare la capacità della mano tattile di eseguire complesse attività di manipolazione. Per fare ciò, hanno utilizzato un nuovo metodo per l’apprendimento motorio, chiamato apprendimento per rinforzo profondo, potenziato con nuovi algoritmi che hanno sviluppato per un’efficace esplorazione di possibili strategie motorie.
Il documento è stato accettato per la pubblicazione alla prossima “Robotics: Science and Systems Conference” ed è attualmente disponibile come a prestampa.
“Questo progetto, finanziato nell’ambito del Future Manufacturing Program di NSF, esplora nuove possibilità nell’applicare l’intelligenza artificiale per consentire ai robot di eseguire attività di produzione in modo indipendente, adattandosi al tempo stesso alle mutevoli condizioni”, ha affermato Bruce Kramer, direttore del programma presso la Direzione per l’ingegneria di NSF.
“I robot autonomi imparano dalle esperienze precedenti e chiamano a casa per l’assistenza umana quando il loro livello di confidenza è basso”.
Fonte: NSF
Da un’altra testata giornalistica. news de www.technology.org
