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I robot distratti ricordano ciò che conta
Siamo costantemente sommersi da nuove informazioni e per gestirle in modo efficace a volte è necessario dimenticare vecchi ricordi irrilevanti.
I ricercatori della Vanderbilt University hanno ora sviluppato un algoritmo che imita questo tipo di dimenticanza nei robot, come un modo per filtrare le informazioni meno utili.
Dimenticare è una capacità fondamentale quando si opera in ambienti dinamici, afferma il dottorando Sanford Freedman , che ha presentato il software di filtraggio dei dati del gruppo, chiamato ActSimple, in un articolo pubblicato su Conferenza IASTED Robotics and Applications tenuto questa settimana a Cambridge, MA.
ActSimple attinge a due aspetti della memoria umana: il decadimento basato sul tempo, o il modo in cui i ricordi scompaiono nel tempo, e l'interferenza, che è l'incapacità di ricordare le informazioni a causa di altri ricordi che competono per l'attenzione. ActSimple assegna diversi valori di dati a seconda della frequenza con cui vengono utilizzati e della loro somiglianza con altre informazioni.
Per testare il software, i ricercatori lo hanno utilizzato per controllare un robot simulato che misurava la potenza dei segnali WiFi in un ambiente virtuale. Il robot ha registrato letture WiFi su una scala da 1 a 100, mentre si muoveva attraverso l'impostazione virtuale e queste letture WiFi avevano anche diversi livelli di rumore (errori) associati. A intervalli, il robot si affidava alla sua memoria per creare una mappa del segnale WiFi stimata richiamando le informazioni sulla potenza del segnale che aveva raccolto e memorizzato. I ricercatori hanno testato ActSimple contro altri quattro algoritmi, incluso uno che ignorava rigorosamente le informazioni più vecchie e un altro che filtrava le informazioni casuali.
Il team ha scoperto che, in media, ActSimple ha creato la mappa WiFi stimata più affidabile. È interessante notare che quando il robot ha ricordato tutto, ovvero ha utilizzato tutte le informazioni raccolte (errori e tutto), ha generato la mappa meno accurata in generale.