Il nuovo braccio robotico intelligente di Google

By Grafiche Passart,

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Grazie ad un programma di intelligenza artificiale, questo braccio robotico riesce ad impugnare qualsiasi oggetto senza problemi.

Quando si parla di intelligenza artificiale, si fa riferimento ad una complicata serie di algoritmi, sistemi, dati e modelli atti a simulare il più verosimilmente possibile il comportamento del cervello umano. Per programmare un’intelligenza artificiale si costruisce quella che si chiama una rete neurale, vale a dire un algoritmo capace di apprendere e migliorarsi da solo a seconda delle esperienze precedenti: per fare un esempio, se si dovesse scrivere un programma in grado di riconoscere una forma geometrica distorta, prima andrebbe “insegnato” al programma quali sono le forme geometriche perfette che dovrà tentare di riconoscere, in un secondo momento verrebbe data al programma come input una forma distorta; il programma la confronterà con quelle perfette e darà come risultato quella a cui assomiglia di più. Salvando questa forma distorta nel suo database, inoltre, potrà riconoscerne di sempre più malformate, facendo riferimento alle “esperienze” precedenti.

Ciò detto, le AI non vengono solo programmate, ma seguono anche una fase di apprendimento dove al programma vengono dati in pasto dei dati, e in vari step “impara” a gestirli in maniera sempre più efficace. È su questo tipo di tecnologie che si basano computer come AlphaGo (anche esso di Google), o l’interpretazione dei comandi vocali su smartphone e tablet.

Qualche giorno fa, il gruppo di Mountain View ha pubblicato un documento dal titolo “Learning Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale Data Collection”, che tradotto significa “Apprendimento di coordinazione occhio-mano per Intelligenze Robotiche con apprendimento e raccolte di dati approfondite”. In questo documento, vengono illustrate le fasi di sviluppo di un braccio robotico che non si limita ad afferarre gli oggetti, ma arriva a modificare la modalità della presa in base alla forma e al materiale dell’oggetto stesso.

Il comportamento del braccio è regolato da una rete neurale che ha appreso i modi differenti che esistono per afferrare un oggetto, allo stesso modo in cui bambini esplorano il mondo: provando, sbagliando, imparando.

Dopo circa 800.000 test, il braccio robotico è in grado di stringere saldamente un parallelepipedo solido con una certa pressione in modo tale da non farlo cadere, mentre esercita una pressione minore su un oggetto più morbido come una spugna. Il programma, infatti, non valuta solo la forma dell’oggetto (e quindi di conseguenza il punto migliore dove afferrarlo), ma anche il materiale di cui è fatto, in modo da fornire una pressione ottimale per far sì che non gli sfugga o non lo rompa in caso di oggetti più fragili.

Non solo: il braccio robotico è anche in grado di valutare se conviene spostare un oggetto prima di afferrarlo o rimuovere ostacoli davanti da esso. Questo tipo di tecnologia potrebbe essere utile su robot come Atlas (anch’esso del gruppo di Mountan View), e pertanto disporre di unità umanoidi sempre più perfezionate.

Un video di questo braccio robotico in azione è disponibile su questo articolo di Webnews, al quale questo post è ispirato.