I robot insegneranno ai propri simili per diventare più efficienti

Creare una conoscenza condivisa e collettiva tra robot per consentire lo sviluppo più rapido delle loro abilità. Non è fantascienza, ma la prossima frontiera della robotica grazie a una tecnica sviluppata dalla Brown University.

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a cura di Pasquale Macrì

È l'ultima innovazione nella robotica, quella che andrebbe a risolvere uno dei problemi più spinosi per l'impiego industriale dei robot, ovvero quello della manipolazione di qualsiasi tipo di oggetto senza troppi problemi.

E infatti, la professoressa Stefanie Tellex della Brown University, ha impiegato proprio un robot destinato all'utilizzo industriale dotato di braccia e una faccia "touchscreen" chiamato Baxter per la realizzazione di una tecnica di condivisione della conoscenza tra robot. Questo modello è in grado di analizzare gli oggetti attraverso una serie di sensori a infrarossi e videocamere per capire come maneggiarli.

È ovviamente un processo lento che può richiedere molto tempo, il robot procede per tentativi finché non individua l'attrezzo adeguato per sollevare l'oggetto in tutta sicurezza, e in ambito industriale serve innanzitutto efficienza e rapidità di esecuzione (immaginiamo l'assemblaggio di componenti elettronici o la gestione di un magazzino).

Tuttavia, una volta capito come fare, quello stesso robot può condividere la sua "scoperta" con centinaia di altri simili per velocizzare il loro processo di apprendimento. L'upload della conoscenza avviene attraverso la codifica dell'informazione in un formato specifico, che viene quindi distribuito ai cervelli dei robot.

I test portati avanti dalla professoressa si sono dimostrati incoraggianti: sostituendo il firmware preinstallato dei Baxter con uno sviluppato ad hoc, si è ottenuto un miglioramento del 75% delle capacità di maneggiare correttamente un oggetto al primo colpo. Non sono difficili da immaginare i vantaggi per tutte quelle aziende che investono sempre più nella robotica: grazie alla professoressa Tellex, potremmo assistere a una nuova generazione di robot capaci di maneggiare qualunque tipo di oggetto "out of the box", indipendentemente dall'ambito industriale d'impiego, ma anche impegnati in un processo di apprendimento continuo che migliora la propria efficienza nel tempo.