Robot con corpo morbido più efficienti con nuova rete neurale profonda di apprendimento

I robot con corpo morbido sono uno strumento estremamente importante nel campo più ampio della robotica, poiché i robot tradizionali e rigidi non possono completare gli stessi tipi di compiti. I primi interagiscono con gli esseri umani in modo più sicuro e possono fare cose come adattarsi a spazi stretti.

Una delle principali sfide legate ai robot morbidi è che devono sapere dove si trovano tutte le loro parti del corpo per completare i compiti programmati, e ciò diventa più difficile poiché i robot morbidi possono deformarsi in modi quasi infiniti.

Ora, i ricercatori del MIT hanno sviluppato un nuovo algoritmo di apprendimento profondo che aiuta gli ingegneri a progettare robot morbidi in modo che possano raccogliere più dati sul loro ambiente. L’algoritmo funziona suggerendo una posizione ottimale dei sensori all’interno del corpo del robot. Ciò consente di completare i compiti assegnati mentre interagisce con l’ambiente.

Alexander Amini è co-autore principale della ricerca insieme ad Andrew Spielberg, entrambi studenti di dottorato presso il MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory. La ricerca è stata pubblicata su IEEE Robotics and Automation Letters con altri co-autori, tra cui Lillian Chin, studentessa di dottorato, e Wojciech Matusik e Daniela Rus, professori presso l’università.

“Il sistema non solo apprende un compito assegnato, ma anche come progettare al meglio il robot per risolvere quel compito”, afferma Amini. “La posizione dei sensori è un problema molto difficile da risolvere. Quindi, avere la soluzione è estremamente emozionante”.

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Robot rigidi vs. robot morbidi

Uno dei principali vantaggi dei robot rigidi è che hanno una gamma di movimento limitata, e mentre ciò sembra un svantaggio, significa che il numero finito di arti e gambe conduce a calcoli più gestibili.

Questi calcoli sono più facili da lavorare quando si tratta di algoritmi di controllo della mappatura e della pianificazione del movimento. I robot morbidi non possono fare lo stesso poiché sono flessibili.

“Il principale problema con i robot morbidi è che sono infinitamente dimensionali”, afferma Spielberg. “Ogni punto su un robot con corpo morbido può, in teoria, deformarsi in qualsiasi modo possibile”.

In passato, i ricercatori hanno utilizzato una telecamera esterna per tracciare la posizione del robot, che viene poi alimentata nel programma di controllo del robot. Il nuovo team ha cercato un modo per creare un robot morbido slegato da aiuti esterni.

“Non puoi mettere un numero infinito di sensori sul robot stesso”, continua Spielberg. “Quindi, la domanda è: quanti sensori hai e dove li metti per ottenere il massimo risultato?”

I ricercatori hanno sviluppato una nuova architettura di rete neurale che può ottimizzare la posizione dei sensori e imparare a completare efficientemente i compiti. Hanno prima diviso il corpo del robot in diverse regioni chiamate “particelle”.

La rete neurale ha utilizzato la velocità di deformazione di ogni particella come input, e attraverso prove ed errori, la rete può imparare la sequenza di movimenti più efficiente per un compito assegnato. La rete tiene anche traccia di quali particelle vengono utilizzate più di altre in modo che gli input della rete possano essere regolati.

Superare gli esseri umani nella posizione dei sensori

La rete suggerisce la posizione dei sensori sul robot ottimizzando le particelle più importanti. Nei test, l’algoritmo ha superato gli esseri umani quando si trattava di localizzare i posti più efficienti per posizionare i sensori.

L’algoritmo è stato quindi testato contro una serie di previsioni degli esperti.

“Il nostro modello ha superato di gran lunga gli esseri umani per ogni compito, anche se ho guardato alcuni dei corpi del robot e mi sono sentito molto sicuro di dove dovessero essere posizionati i sensori”, afferma Amini. “Si scopre che ci sono molte più sfumature in questo problema di quanto ci aspettassimo inizialmente”.

Secondo Spielberg, il nuovo sviluppo potrebbe aiutare ad automatizzare il processo di progettazione del robot e aiutare a creare nuovi algoritmi per controllare i movimenti del robot.

“… dobbiamo anche pensare a come sensorizzare questi robot e come ciò interagirà con altri componenti del sistema”, afferma. “È qualcosa per cui è necessaria una sensazione di tocco molto robusta e ottimizzata. Quindi, c’è un potenziale impatto immediato”.

“L’automatizzazione della progettazione di robot morbidi sensorizzati è un passo importante verso la creazione rapida di strumenti intelligenti che aiutano le persone con compiti fisici”, afferma Rus. “I sensori sono un aspetto importante del processo, poiché consentono al robot morbido di “vedere” e comprendere il mondo e la sua relazione con il mondo”.