Esclusivo: questo è il robot più abile mai creato

MEZZO AGRUMI Agrume Medio

Potrebbe non sembrare così speciale, ma il robot sopra è, secondo una nuova misura, il più abile mai creato. Tra gli altri trucchi, potrebbe smistare il tuo cassetto della spazzatura con velocità e abilità senza rivali.

La chiave della sua destrezza non è nelle sue pinze meccaniche ma nel suo cervello. Il robot utilizza un software chiamato Dex-Net per determinare come raccogliere anche oggetti dall'aspetto strano con incredibile efficienza.

Dex-Net è stato sviluppato da Ken Goldberg , professore alla UC Berkeley, e uno dei suoi studenti laureati, Jeff Mahler. Il software funziona su una macchina industriale standard prodotta da ABB, un'azienda svizzera di robotica. Goldberg ha mostrato l'ultima versione del suo sistema a EmTech Digital, un evento a San Francisco organizzato da Revisione della tecnologia del MIT e dedicato all'intelligenza artificiale.

Il sistema di Goldberg è molto più vicino all'eguagliare l'abilità di un essere umano di qualsiasi altra cosa sviluppata in precedenza. I robot industriali con una maggiore destrezza potrebbero trovare applicazione in magazzini e fabbriche, nonché ospedali e case.

La cosa particolarmente intelligente di Dex-Net è il modo in cui impara ad afferrare. Il software prova a raccogliere oggetti in un ambiente virtuale, addestrando una rete neurale profonda attraverso tentativi ed errori. Anche nella simulazione, questo è un compito laborioso. Fondamentalmente, tuttavia, Dex-Net può generalizzare da un oggetto che ha visto prima a uno nuovo. Il robot spingerà anche un oggetto per vederlo meglio se non è sicuro di come afferrarlo. L'ultima versione del sistema include un sensore 3D ad alta risoluzione e due bracci, ciascuno controllato da una rete neurale diversa. Un braccio è dotato di una pinza robotizzata convenzionale e un altro di un sistema di aspirazione. Il software del robot scansiona un oggetto e poi esamina entrambe le reti neurali per decidere, al volo, se ha più senso afferrare o succhiare quel particolare oggetto.

I ricercatori dell'UC Berkeley hanno anche sviluppato un modo migliore per misurare le prestazioni di un robot di prelievo: una metrica chiamata prelievi medi orari, che viene calcolata moltiplicando il tempo medio per prelievo e la probabilità media di successo per un insieme coerente di oggetti.

La nuova metrica aiuterà i laboratori di ricerca che lavorano sui robot di prelievo a condividere i loro risultati. Abbiamo parlato di come allineare i nostri risultati in modo da vedere i progressi, afferma Goldberg. Tutto dipende dal robot che stai utilizzando, dal sensore che stai utilizzando e, cosa molto importante, dagli oggetti che stai utilizzando.

Jeremy Portje

Gli esseri umani sono in grado di effettuare tra 400 e 600 prelievi medi all'ora. In un concorso organizzato di recente da Amazon, i migliori robot erano in grado di eseguire tra 70 e 95. La nuova macchina raggiunge da 200 a 300 prelievi medi all'ora, afferma Goldberg. I risultati saranno presentati a una conferenza in Australia entro la fine dell'anno.

Durante la sua presentazione, Goldberg ha aggiunto che entro cinque anni si aspetta che i robot raggiungeranno 'prestazioni medie umane o addirittura sovrumane all'ora'.

Afferrare e manipolare oggetti scomodi e sconosciuti è una sfida fondamentale nella robotica e ha trattenuto la tecnologia. I robot che si trovano nelle fabbriche di automobili, ad esempio, sono veloci e precisi ma non hanno la capacità di adattarsi a un ambiente mutevole o sconosciuto. Oltre al lavoro in fabbrica o in magazzino, manipolazioni più sofisticate possono portare ai primi robot utili per aiutare le persone in luoghi come ospedali e strutture per anziani.

I recenti progressi in questo aspetto della robotica sono il risultato di diverse tendenze simultanee. Sono proliferati robot più piccoli e più sicuri, sono emersi nuovi tipi di pinze terminali e, cosa più significativa, sono stati fatti grandi passi avanti nell'apprendimento automatico.

Jeff Mahler, uno studente laureato alla UC Berkeley, configura il sistema robotico Dex-Net. Adriano Olmo

Oltre al lavoro e alla ricerca di Goldberg in molti altri laboratori accademici, i ricercatori in luoghi come Mente Profonda e OpenAI hanno iniziato a esplorare come l'apprendimento automatico potrebbe essere utilizzato per rendere i robot più intelligenti e adattabili. I progressi della robotica potrebbero ben tornare ad altre aree dell'IA, come la percezione.

L'apprendimento automatico sta avendo un impatto senza precedenti sulla robotica, afferma Russ Tedrake, un professore del MIT che ha assistito alla demo del robot UC Berkeley. C'è un valore incredibile nel far proliferare i robot al punto da avere finalmente i big data per la robotica.

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