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Io Uomo tu Robot
Dal MIT un archivio del tatto per i robot del futuro

I ricercatori del Massachusetts Institute of Technology di Boston, Computer Science-Artificial Intelligence Laboratory, hanno realizzato un guanto sensoriale a maglia ed a basso costo denominato "guanto tattile scalabile" (STAG, da Scalable TActile Glove) dotato di circa 550 piccoli sensori di pressione localizzati su quasi tutta la mano e capace di catturare i segnali forniti dalla pressione della mano nell’interazione con gli oggetti afferrati.

Un numero di sensori ridotto rispetto a quelli naturali se solo pensiamo che la mano umana raggiunge la massima densità in corrispondenza della porzione glabra della mano con un particolare addensamento in corrispondenza della punta delle dita dove possiede circa 17.000 recettori.

Senza il tatto è impossibile l’animale esista” (Aristotele)

Sappiamo come nell’uomo Il senso del tatto si trova principalmente nell’organo più esteso del corpo umano, la pelle, ed è il senso preposto alla percezione degli stimoli, attraverso cui il cervello riceve informazioni sull'ambiente circostante e consente il riconoscimento (feedback tattile) di alcune caratteristiche fisiche degli oggetti che vanno dalla forma alla durezza.

I sensori che nell’uomo forniscono feedback sensoriali sono i meccanocettori (recettori nervosi sensibili a stimoli di natura meccanica) e contribuiscono al riconoscimento delle dimensioni e di altre proprietà strutturali dell'oggetto.

la ricerca

I ricercatori robotici sono consapevoli che anche attraverso la comprensione della fisiologia umana è possibile   sviluppare di nuovi dispositivi robotici in grado di replicare in modo artificiale le abilità naturali dell’uomo.

I robot potrebbero diventare più ricettivi e sensibili  grazie a perfezionati sensori e il “senso del tatto” è oggi una tematica di frontiera affrontato dalla bioingegneria  che coinvolge in modo sinergico le neuroscienze e la robotica ponendosi al centro dell’attenzione di ricercatori robotici di tutto il mondo.

“Gli esseri umani possono identificare e gestire gli oggetti in modo corretto perché sono dotati di feedback tattile”  ha spiegato Subramanian Sundaram, coordinatore del progetto.

“Abbiamo sempre voluto dei robot in grado di svolgere compiti in modo simile a noi, come lavare i piatti o altre faccende domestiche. Se vogliamo arrivare a quel punto, gli automi devono essere capaci di manipolare molto bene gli oggetti”.

Con questa ricerca il MIT mette a disposizione un archivio dati basati sul tatto e lo ha creato raccogliendo in un sistema di intelligenza artificiale le sensazioni registrate con guanti dotati di sensori che potranno essere utilizzati nella robotica per realizzare bracci robotici dotati di innovative capacità tattili e, in ambito medico, per migliorare la sensibilità delle protesi artificiali.

La ricerca consentirà ai sistemi di intelligenza artificiale di riconoscere e classificare gli oggetti con il solo senso del tatto e senza doverne osservare le immagini.

I dettagli di questo archivio di dati basati sul tatto sono stati pubblicati sulla rivista Nature.

Il guanto tattile

Attraverso l’intervento dell’uomo che lo indossa il guanto tattile ha la funzione di raccogliere i dati per poter istruire le Intelligenze Artificiali che li elaborano ed “apprendono” in tal modo a identificare gli oggetti utilizzando solo il tatto. L’obiettivo è quello di arrivare a progettare robot dotati di senso del tatto simile a quello dell’uomo grazie a questo grande archivio di informazioni.

Questo è possibile in quanto i sensori sono integrati su un guanto di maglia laminato con uno strato piezoresistivo, polimero elettricamente conduttivo, che in base alla pressione applicata cambia resistenza ed è collegato a fili conduttivi connessi ad un circuito esterno  che traduce le misurazioni della pressione e le converte in una “mappa tattile” video.  

Una rete neurale convoluzionale (CNN o ConvNet) elabora i dati e classifica le immagini allo scopo di poter trovare determinati modelli di pressione ed abbinarli a specifici oggetti.

La rete neurale convoluzionale trae ispirazione da processi biologici e rappresenta nel settore della visione artificiale una delle innovazioni più significative degli ultimi anni, un’architettura di rete neurale tra le più  diffuse per il deep learning ampiamente utilizzate anche in applicazioni che processano media e in grado di imparare a eseguire attività di classificazione direttamente da immagini, video e suoni.

Queste sono sostanzialmente dei brevi video che rendono visibili dei punti che si espandono e si restringono e la loro posizione sta a indicare il punto dove si è esercitata la pressione. La loro dimensione rappresenta un indice della forza della pressione applicata.

Dalle mappe i ricercatori hanno elaborato un set di dati di circa 135.000 fotogrammi video da interazioni con 26 oggetti diversi sia per forma che per peso: dalle lattine alle palle da tennis.  Già dai primi test il sistema sviluppato dal MIT è in grado di identificare con precisione l’oggetto, capire come la mano lo afferra e lo manipola, con un tasso di accuratezza del 76 per cento.

«Queste informazioni - hanno concluso gli autori dello studio - potranno aiutare i robot a identificare e manipolare gli oggetti, e a progettare future protesi robotiche”.

Senz’altro un altro vantaggio di questo sistema è rappresentato dal suo costo di soli 10 dollari, aspetto non trascurabile se pensiamo alle migliaia di dollari per prodotti analoghi disponibili sul mercato.

Credits: Massachusetts Institute of Technology

 

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