Al MIT controllano robot con onde cerebrali e gesti

Al MIT di Boston, precisamente presso il Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), un gruppo di ricercatori sta lavorando su un sistema che permette agli umani di prendere istantaneamente controllo di un robot, in modo da correggerne eventuali errori nell'esecuzione di un compito, usando nient'altro che segnali cerebrali e gesti.

Il MIT guarda più che altro al mondo del lavoro, aprendo nuove possibilità per i lavoratori umani di gestire un team di robot. Monitorando l'attività cerebrale il sistema può rilevare in tempo reale se una persona nota un errore nel momento in cui un robot sta compiendo un'operazione.

Usando un'interfaccia che misura l'attività muscolare, una persona può poi fare movimenti con la mano per scorrere e selezionare l'opzione corretta che il robot deve eseguire. Il team ha dimostrato il sistema con un robot che sposta un trapano su uno di tre possibili bersagli sulla fusoliera di un aereo finto.

La cosa importante è che i ricercatori hanno dimostrato che il sistema funziona anche con persone che non l'avevano mai visto prima, il che significa che le aziende potrebbero implementarlo senza dover far fare corsi d'apprendimento ai propri lavoratori.

"Questo lavoro che combina quanto ottenuto da EEG (elettroencefalografia) e EMG (elettromiografia) permette interazioni naturali uomo-robot per un ampio insieme di applicazioni rispetto a quanto riuscivamo a fare prima usando solo l'EEG", ha affermato il direttore del CSAIL, Daniela Rus, che ha supervisionato il lavoro. "Includendo il feedback muscolare possiamo usare gesti per comandare il robot nello spazio, con molte più sfumature e specificità".

commanding robots with hand signals brainwaves mit csail

Per arrivare a questo traguardo il team della Rus ha sfruttato il potere di segnali cerebrali chiamati ErrP (o ERP, Potenziale evento-correlato), che i ricercatori hanno scoperto si verificano naturalmente quando le persone notano degli errori.

Se c'è un ErrP, il sistema si arresta in modo che l'utente possa correggerlo; se no, continua. "La cosa buona di questo approccio è che non c'è bisogno di addrestrare utenti a pensare in un modo predeterminato", ha spiegato l'autore dello studio Joseph DelPreto. "La macchina si adatta a voi, e non viceversa".

Per il progetto il team ha usato Baxter, robot umanoide di Rethink Robotics. Con la supervisione umana il robot è passato dallo scegliere l'obiettivo corretto il 70% delle volte a oltre il 97%. Oltre all'ambito industriale questa soluzione potrebbe diventare utile un giorno anche agli anziani o ai lavoratori con disturbi del linguaggio o limitata mobilità.


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