Sistema RoboGrammar Automatizza e Ottimizza la Progettazione dei Robot

La forma di un robot determina quali tipi di compiti può eseguire e in quale ambiente può operare. Con le limitazioni tecnologiche attuali, non è possibile costruire e testare ogni forma, ma un nuovo sistema sviluppato da ricercatori al MIT consente di simulare queste molte forme. Dopo le simulazioni, è possibile selezionare le migliori tra loro.

Il nuovo sistema si chiama RoboGrammar e il primo passo consiste nell’informarlo quali tipi di parti del robot sono disponibili, come ad esempio ruote e giunti. Quindi, si indica il tipo di terreno su cui il robot opererà, ma questo è fondamentalmente tutto. RoboGrammar genera quindi una struttura ottimizzata e un programma di controllo.

Avanzare nel Campo della Progettazione dei Robot

Il nuovo sistema rappresenta un grande passo avanti in un campo avanzato che è ancora in gran parte manuale.

Allan Zhao è l’autore principale della ricerca e uno studente di dottorato presso il Laboratorio di Intelligenza Artificiale e Scienza dei Computer del MIT (CSAIL).

“La progettazione dei robot è ancora un processo molto manuale”, afferma Zhao. Il sistema RoboGrammar è “un modo per creare nuove progettazioni di robot più inventive che potrebbero essere più efficaci”.

La ricerca sarà presentata alla conferenza SIGGRAPH Asia di questo mese.

Secondo Zhao, i robot sono costruiti per tutti i tipi di compiti, ma “tendono a essere molto simili nella loro forma e progettazione generale. Quando si pensa a costruire un robot che deve attraversare vari terreni, si pensa immediatamente a un quadrupede. Ci chiedevamo se questo sia davvero il design ottimale”.

Il team credeva che una nuova e più innovativa progettazione potesse produrre risultati migliori e migliorare la funzionalità, ed è per questo che hanno costruito un modello computerizzato per i compiti. Il sistema non è stato influenzato dalle convenzioni precedenti e sono state applicate alcune regole.

Zhao scrive che la raccolta di forme di robot possibili è “principalmente composta da progettazioni insensate. Se si possono collegare le parti in modi arbitrari, si ottiene un guazzabuglio”.

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La Grammatica dei Grafi

Il team ha cercato di sviluppare una “grammatica dei grafi”, che limita come i componenti del robot possono essere disposti. Ciò è solo per assicurarsi che ogni progettazione generata dal computer funzioni a un livello di base, con vincoli come non poter collegare segmenti di gambe tra loro invece dei giunti.

Zhao è stato ispirato dagli animali, in particolare gli artropodi, quando ha progettato le regole della grammatica dei grafi.

Gli artropodi sono “caratterizzati da avere un corpo centrale con un numero variabile di segmenti. Alcuni segmenti possono avere gambe attaccate”, afferma Zhao. “E abbiamo notato che ciò è sufficiente per descrivere non solo gli artropodi, ma anche forme più familiari”.

Utilizzando la grammatica dei grafi, RoboGrammar opera in tre passaggi. Primo, definisce il problema. Secondo, progetta possibili soluzioni robotiche. Terzo, seleziona quelle ottimali.

Gli utenti umani sono responsabili della definizione del problema e dell’inserimento dell’insieme di componenti robotici disponibili, come ad esempio motori, gambe e segmenti di collegamento. L’utente inserisce anche il tipo di terreno su cui il robot opererà.

“Questo è fondamentale per assicurarsi che i robot finali possano essere costruiti nel mondo reale”, afferma Zhao.

Centinaia di Migliaia di Strutture

RoboGrammar prende le regole della grammatica dei grafi e progetta centinaia di migliaia di possibili strutture di robot, con vari aspetti diversi.

“È stato piuttosto ispiratore per noi vedere la varietà di progettazioni”, afferma Zhao. “Ciò mostra sicuramente l’espressività della grammatica”.

Tuttavia, non tutte le progettazioni sono buone e la scelta della migliore significa che ogni movimento e funzione del robot devono essere valutati.

“Fino ad ora, questi robot sono solo strutture”, afferma Zhao.

Il team ha sviluppato un controllore per ogni robot attraverso un algoritmo chiamato Model Predictive Control, che priorizza il movimento rapido in avanti, e ciò è ciò che avanza le strutture.

“La forma e il controllore del robot sono profondamente intrecciati, ed è per questo che dobbiamo ottimizzare un controllore per ogni robot dato individualmente”, afferma Zhao.

I ricercatori hanno quindi utilizzato un algoritmo di rete neurale per trovare robot ad alte prestazioni. L’algoritmo campiona e valuta diversi insiemi di robot e apprende quali progettazioni funzionano per quali compiti.

Tutto ciò che è stato menzionato fino a questo punto avviene senza intervento umano.

“Questo lavoro è un risultato eccezionale nella ricerca di 25 anni per progettare automaticamente la morfologia e il controllo dei robot”, afferma Hod Lipson, ingegnere meccanico e scienziato informatico presso la Columbia University. Non era coinvolto nella ricerca. “L’idea di utilizzare shape-grammatiche è stata intorno per un po’ di tempo, ma in nessun luogo questa idea è stata eseguita in modo così bello come in questo lavoro. Una volta che possiamo far progettare, costruire e programmare i robot automaticamente, tutte le scommesse sono fuori”.

Secondo Zhao, RoboGrammar è “uno strumento per i progettisti di robot per ampliare lo spazio delle strutture di robot a cui attingere”.

Il team ora pianifica di costruire e testare alcuni dei robot nel mondo reale, e Zhao afferma che il sistema potrebbe andare oltre l’attraversamento del terreno e in aree come i mondi virtuali.

“Immagina di voler generare molti tipi di robot in un videogioco, senza avere un artista per crearne uno. RoboGrammar funzionerebbe per questo quasi immediatamente”, afferma Zhao.