Ricercatore immagina piattaforma interattiva cyber-fisica umana (iCPH)

Il professor Eiichi Yoshida dell’Università di Scienza di Tokyo ha avanzato un’idea intrigante di una piattaforma interattiva cyber-fisica umana (iCPH).

Gli esseri umani possono naturalmente eseguire vari compiti complessi, come sedersi e raccogliere oggetti. Tuttavia, queste attività coinvolgono vari movimenti e richiedono molti contatti, il che può risultare difficile per i robot. L’iCPH potrebbe aiutare a risolvere questo problema.

Comprendere e generare sistemi simili a quelli umani

La nuova piattaforma può aiutare a comprendere e generare sistemi simili a quelli umani che utilizzano una varietà di movimenti di corpo intero ricchi di contatti.

Il lavoro è stato pubblicato su Frontiers in Robotics and AI.

“Come suggerisce il nome, iCPH combina elementi fisici e cibernetici per catturare i movimenti umani,” afferma il professor Yoshida. “Mentre un robot umanoide agisce come un gemello fisico di un essere umano, un gemello digitale esiste come un essere umano o robot simulato nello spazio cibernetico. Quest’ultimo è modellato attraverso tecniche come l’analisi muscoloscheletrica e robotica. I due gemelli si completano a vicenda.”

Il professor Yoshida affronta diverse domande con il framework, come:

• Come possono gli umanoidi imitare la nozione umana?
• Come possono i robot imparare e simulare i comportamenti umani?
• Come possono i robot interagire con gli esseri umani in modo liscio e naturale?

Il framework iCPH

La prima parte del framework iCPH misura il movimento umano quantificando il movimento di varie parti del corpo. Registra anche la sequenza dei contatti effettuati da un essere umano.

Il framework consente la descrizione generica di vari movimenti attraverso equazioni differenziali, nonché la generazione di una rete di movimento di contatto. Un umanoide può quindi agire su questa rete.

Quando si tratta del gemello digitale, impara la rete attraverso approcci basati su modelli e apprendimento automatico. Questi due sono connessi dal metodo di calcolo del gradiente analitico e l’apprendimento continuo aiuta a insegnare alla simulazione del robot come eseguire la sequenza di contatto.

La terza parte del framework iCPH arricchisce la rete di movimento di contatto attraverso l’incremento dei dati prima di applicare la tecnica di quantizzazione vettoriale. Questa tecnica aiuta a estrarre i simboli che esprimono il linguaggio del movimento di contatto, consentendo la generazione del movimento di contatto in situazioni inesperienziate.

Tutto ciò significa che i robot possono esplorare ambienti sconosciuti interagendo con gli esseri umani utilizzando movimenti lisci e molti contatti.

Il professor Yoshida pone tre sfide per l’iCPH che riguardano i descrittori generali, l’apprendimento continuo e la simbolizzazione del movimento di contatto. Per realizzare l’iCPH, deve imparare a navigare in essi*.*

“I dati dell’iCPH saranno resi pubblici e utilizzati per risolvere problemi reali e risolvere questioni sociali e industriali. I robot umanoidi possono liberare gli esseri umani da molti compiti che comportano oneri gravosi e migliorare la loro sicurezza, come ad esempio il sollevamento di oggetti pesanti e il lavoro in ambienti pericolosi”, afferma il professor Yoshida. “L’iCPH può anche essere utilizzato per monitorare i compiti eseguiti dagli esseri umani e aiutare a prevenire le malattie legate al lavoro. Infine, gli umanoidi possono essere controllati a distanza dagli esseri umani attraverso i loro gemelli digitali, il che consentirà agli umanoidi di eseguire l’installazione di grandi attrezzature e il trasporto di oggetti.”