Un team di ricercatori del MIT ha sviluppato nuovi algoritmi, basati sul deep learning, per sviluppare robot che possano “sentire” in maniera più efficiente. Nello specifico hanno usato questi algoritmi per ottimizzare la collocazione dei sensori sulla superficie dei robot. In questo modo questi ultimi possono completare le loro attività in maniera più efficiente.[1]
I robot più “tradizionali”, come quelli rigidi e metallici, infatti, non sono molto adatti ad interagire in maniera sicura con le persone e, in generale, in molti compiti. I robot, così come gli esseri umani, per completare i loro compiti devono infatti sapere in ogni momento dove si trova ogni parte del loro corpo. Per ottenere questo scopo, in pratica, si dovrebbe coprire il loro corpo o la loro superficie di sensori, una cosa non pratica.
Proprio per questo i ricercatori del MIT stanno sviluppando metodi per creare robot “morbidi” che possano raccogliere le informazioni sull’ambiente che li circonda in maniera più efficiente tramite sensori posti sul corpo. E per posizionare questi sensori, dato che non è possibile inserirli in maniera indefinita oppure infinita sulla loro superficie, hanno pensato di utilizzare algoritmi di apprendimento automatico, di quelli che oggi si utilizzano nell’intelligenza artificiale.
I loro studio è stato pubblicato su IEEE Robotics and Automation Letters.[2]
“Il sistema non solo impara un determinato compito, ma anche come progettare al meglio il robot per risolverlo”, spiega Alexander Amini, uno dei ricercatori coinvolti nel progetto. “Il posizionamento del sensore è un problema molto difficile da risolvere. Quindi, avere questa soluzione è estremamente eccitante”.[1]
Note e approfondimenti
- Researchers’ algorithm designs soft robots that sense | MIT News | Massachusetts Institute of Technology (IA)
- Co-Learning of Task and Sensor Placement for Soft Robotics | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore (IA) (DOI: 10.1109/LRA.2021.3056369)
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