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Questo robot di fabbrica impara un nuovo lavoro durante la notte
All'interno di un edificio per uffici dall'aspetto modesto a Tokyo vive un robot industriale insolitamente intelligente realizzato dall'azienda giapponese Fanuc . Assegna al robot un compito, come raccogliere i widget da una scatola e metterli in un altro contenitore, e passerà la notte a capire come farlo. Al mattino, la macchina avrebbe dovuto padroneggiare il lavoro come se fosse stata programmata da un esperto.
Fanuc mostra un robot addestrato attraverso l'apprendimento per rinforzo all'International Robot Exhibition di Tokyo a dicembre.
I robot industriali sono capaci di estrema precisione e velocità, ma normalmente devono essere programmati con molta attenzione per fare qualcosa come afferrare un oggetto. Questo è difficile e richiede tempo e significa che tali robot possono solitamente funzionare solo in ambienti strettamente controllati.
Il robot di Fanuc utilizza una tecnica nota come apprendimento per rinforzo profondo per addestrarsi, nel tempo, a imparare un nuovo compito. Prova a raccogliere oggetti durante l'acquisizione di filmati del processo. Ogni volta che riesce o fallisce, ricorda l'aspetto dell'oggetto, la conoscenza che viene utilizzata per perfezionare un modello di apprendimento profondo, o una grande rete neurale, che controlla la sua azione. Il deep learning ha dimostrato di essere un approccio potente nel riconoscimento dei modelli negli ultimi anni.
Dopo circa otto ore raggiunge una precisione del 90 percento o superiore, che è quasi la stessa che se un esperto lo programmasse, spiega Shohei Hido, capo della ricerca presso Reti preferite , una società con sede a Tokyo specializzata in machine learning. Funziona durante la notte; la mattina dopo è sintonizzato.
I ricercatori di robotica stanno testando l'apprendimento per rinforzo come un modo per semplificare e accelerare la programmazione dei robot che svolgono il lavoro in fabbrica. All'inizio di questo mese, Google ha pubblicato i dettagli della propria ricerca sull'utilizzo dell'apprendimento per rinforzo per insegnare ai robot come afferrare gli oggetti.
Il robot Fanuc è stato programmato da Preferred Networks. Fanuc, il più grande produttore mondiale di robot industriali, ha investito 7,3 milioni di dollari in Preferred Networks nell'agosto dello scorso anno. Le aziende hanno dimostrato il robot di apprendimento all'International Robot Exhibition di Tokyo lo scorso dicembre.
Uno dei grandi potenziali vantaggi dell'approccio di apprendimento, afferma Hido, è che può essere accelerato se diversi robot lavorano in parallelo e poi condividono ciò che hanno appreso. Quindi otto robot che lavorano insieme per un'ora possono eseguire lo stesso apprendimento di una macchina che funziona per otto ore. Il nostro progetto è orientato all'apprendimento distribuito, afferma Hido. Puoi immaginare centinaia di robot di fabbrica che condividono informazioni.
Questa forma di apprendimento distribuito, a volte chiamata robotica cloud, si preannuncia come una grande tendenza sia nella ricerca che nell'industria (vedi 10 Breakthrough Technologies 2016: Robots That Teach Each Other).
Fanuc è in una buona posizione per pensarci, dice Ken Goldberg , professore di robotica all'Università della California, Berkeley, perché installa così tante macchine nelle fabbriche di tutto il mondo. Aggiunge che la robotica cloud molto probabilmente rimodellerà il modo in cui i robot verranno utilizzati nei prossimi anni.
Goldberg e colleghi (tra cui diversi ricercatori di Google) stanno infatti facendo un ulteriore passo avanti insegnando ai robot come determinati movimenti possono essere utilizzati per afferrare non solo oggetti specifici ma determinate forme. Un documento su questo lavoro apparirà alla IEEE International Conference on Robotics and Automation a maggio.
Tuttavia, osserva Goldberg, applicare l'apprendimento automatico alla robotica è impegnativo perché controllare il comportamento è più complesso che, ad esempio, riconoscere gli oggetti nelle immagini. Il deep learning ha fatto enormi progressi nel riconoscimento dei modelli, afferma Goldberg. La sfida con la robotica è che stai facendo qualcosa al di là di questo. Devi essere in grado di generare le azioni appropriate per una vasta gamma di input.
Fanuc potrebbe non essere l'unica azienda a sviluppare robot che utilizzano l'apprendimento automatico. Nel 2014, il produttore svizzero di robot ABB ha investito in un'altra startup di intelligenza artificiale chiamata Vicarious. Tuttavia, i frutti di quell'investimento devono ancora apparire.