Scienziati insegnano a un robot a navigare autonomamente in un labirinto

Mentre i processori agiscono come il cervello del computer, sono fondamentalmente diversi dal cervello umano. I transistor utilizzano segnali elettrici per eseguire operazioni logiche, mentre il cervello si affida a cellule nervose connesse tramite sinapsi. Il cervello utilizza questo segnale per controllare il corpo e percepire l’ambiente circostante e utilizza un processo di apprendimento per innescare la reazione del sistema corpo/cervello quando vengono percepiti certi stimoli.

Guidare un robot attraverso un labirinto

Un gruppo di scienziati ha ora applicato questo principio di base dell’apprendimento attraverso l’esperienza in una forma semplificata e lo ha utilizzato per guidare un robot attraverso un labirinto utilizzando un circuito neuromorfico organico.

Il team è stato guidato da Paschalis Gkoupidenis, che è il capo del gruppo nel dipartimento di Pail Blom presso l’Istituto di Ricerca Max Planck per la Ricerca sui Polimeri. Il lavoro è stato il risultato di una collaborazione tra le Università di Eindhoven, Stanford, Brescia, Oxford e KAUST.

L’articolo è stato pubblicato sulla rivista Scientific Advances.

Imke Krauhausen è uno studente di dottorato nel gruppo di Gkoupidenis e alla TU Eindhoven, nonché autore principale dell’articolo pubblicato.

“Volevamo utilizzare questo semplice setup per mostrare quanto potenti possano essere tali ‘dispositivi neuromorfici organici’ in condizioni del mondo reale”, ha detto Krauhausen.

I ricercatori hanno alimentato il circuito adattivo intelligente con segnali sensoriali provenienti dall’ambiente per raggiungere la navigazione del robot all’interno del labirinto. Ad ogni intersezione del labirinto, il percorso verso l’uscita era indicato, ma il robot di solito fraintende i segnali visivi e prende la decisione sbagliata prima di perdersi.

Applicazione di stimoli correttivi

Mentre il robot prende queste decisioni sbagliate e finisce in percorsi senza uscita, viene scoraggiato a prenderle ricevendo stimoli correttivi. Ad esempio, se il robot colpisce un muro, gli stimoli correttivi vengono applicati direttamente al circuito organico tramite segnali elettrici indotti da un sensore tattile attaccato al robot.

Il robot impara gradualmente a prendere la decisione giusta con ogni esecuzione dell’esperimento. Ciò lo aiuta a evitare di ricevere stimoli correttivi e alla fine trova la strada giusta per uscire dal labirinto. Il processo di apprendimento si svolge esclusivamente sul circuito adattivo organico.

“Siamo stati davvero felici di vedere che il robot può passare attraverso il labirinto dopo alcune esecuzioni imparando su un semplice circuito organico. Abbiamo mostrato qui un primo, molto semplice setup. Tuttavia, nel futuro lontano, speriamo che i dispositivi neuromorfici organici potrebbero anche essere utilizzati per il calcolo locale e la distribuzione / apprendimento. Ciò aprirà interamente nuove possibilità per applicazioni nel campo della robotica del mondo reale, delle interfacce uomo-macchina e della diagnostica punto di cura. Si prevede anche l’emergere di nuove piattaforme per la prototipazione rapida e l’istruzione, all’incrocio tra la scienza dei materiali e la robotica.” Gkoupidenis afferma.