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Il robot del MIT che gioca a Jenga

In Italia il settore della robotica è in continua crescita e la realizzazione di sistemi robotici avanzati   permea in modo pervasivo ambiti diversi   della nostra vita. I robot e i sistemi di intelligenza artificiale (IA) faranno sempre più parte delle nostre vite: robot collaborativi, quasi in simbiosi con l’uomo, nell’industria e robot assistenti personali per aiutarci nella nostra quotidianità sono oggi una realtà.

Lo sviluppo in questi ambiti sarà legato all’autonomia di queste macchine e l’intelligenza artificiale e le tecniche di apprendimento saranno utilizzate soprattutto per arrivare a sistemi affidabili, sicuri e robusti. Ma anche per migliorare le capacita sensoriali e percettive, la destrezza nelle attività di manipolazione e di movimento.

Il robot del MIT che gioca a Jenga

Ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno da poco tempo realizzato un robot capace di giocare a Jenga, un gioco da tavolo che richiede doti di abilità, strategia e grande precisione.

Nel gioco di Jenga 54 blocchi rettangolari sono impilati in 18 strati di tre blocchi ciascuno, con i blocchi in ogni strato orientati perpendicolarmente ai blocchi sottostanti. Lo scopo del gioco è estrarre con attenzione un blocco e posizionarlo nella parte superiore della torre, costruendo così un nuovo livello, senza far crollare l'intera struttura.

Un’attività che per un robot può sembrare poco interessante, ma che sottende ad altri livelli che la macchina possa dimostrare delle capacità cognitive da utilizzare in ambito robotico per altri specifici compiti.

Le caratteristiche del robot di Jenga sono descritte in un articolo pubblicato sulla rivista Science Robotics e delineano le capacità di questo robot di apprendere rapidamente il modo migliore per svolgere un compito attraverso interazioni fisiche utilizzando segnali visivi e di tatto così come avviene per l’essere umano che da sempre è in grado di integrare più input che provengono da sistemi sensoriali diversi.

I ricercatori del MIT hanno realizzato un braccio robotico dotato di una pinza morbida, un sensore per quantificare la forza necessaria ad estrarre i pezzi ed una fotocamera. Quando il robot spinge un blocco del Jenga, un computer integrato nel sistema riceve feedback visivo dalla fotocamera e tattile dal sensore. Ogni test associa l’evento favorevole, blocco ritirato e torre intatta, o l’insuccesso e registra i dati visivi e la forza esercitata.

Il computer analizza quindi questi dati mettendoli in relazione con le mosse eseguite dal robot e ipotizza i probabili risultati e impara rapidamente il modo migliore per eseguire un compito attraverso interazioni visive e fisiche.

 

Il robot agile che impara rapidamente utilizzando il tatto

Un aspetto interessante di questa ricerca riguarda la programmazione del robot per la quale i ricercatori hanno cercato di superare i tradizionali schemi di apprendimento automatico. Tecniche che richiedono di acquisire e conoscere tutto ciò che accade tra un singolo blocco, la torre ed il robot attraverso un gravoso compito computazionale, risultato di numerosi tentativi di estrazione dei blocchi.

Rodriguez e i suoi colleghi hanno cercato un modo più efficiente per acquisire i dati necessari al robot per imparare a giocare a Jenga ispirandosi ai procedimenti tipici della cognizione umana e dal modo in cui noi stessi potremmo avvicinarci al gioco.

Secondo Alberto Rodriguez, Professore presso il Dipartimento di ingegneria meccanica del MIT "A differenza di compiti o giochi puramente cognitivi come gli scacchi o Go, giocare a Jenga richiede anche la padronanza delle abilità fisiche come sondare, spingere, tirare, posizionare e allineare i pezzi. Richiede la percezione e la manipolazione interattiva, dove devi andare a toccare la torre per imparare come e quando spostare i blocchi ".

"Questo è molto difficile da simulare, quindi il robot deve imparare nel mondo reale, interagendo con la vera torre Jenga. La sfida chiave è imparare da un numero relativamente piccolo di esperimenti sfruttando il senso comune su oggetti e fisica. "

I ricercatori, dopo aver personalizzato il braccio robot, hanno installato una torre Jenga alla portata del robot e iniziato un periodo di addestramento: il robot ha scelto la prima volta un blocco casuale e una posizione sul blocco contro cui spingere esercitando una limitata quantità di forza nel tentativo di spingere il blocco fuori dalla torre.

Per ogni tentativo un computer ha registrato le misurazioni sia visive che di forza associate e ha indicato se ogni tentativo è avvenuto con successo.

Seguendo questa procedura Invece di eseguire numerosi tentativi il robot si è fermato a circa 300 test, tenendo conto di misure e risultati che presentano tra loro delle similarità raggruppati in cluster, classi omogenee, che rappresentano determinati comportamenti simili del blocco.

Ad esempio, un cluster di dati potrebbe rappresentare tentativi su un blocco difficile da spostare, rispetto a uno che è stato più facile da spostare o che ha fatto cadere la torre una volta spostato. Per ciascun cluster di dati, il robot attraverso misurazioni visive e tattili ha sviluppato un modello semplice per prevedere il comportamento di un blocco. La parte senz’altro più interessante è che il robot impara rapidamente il modo migliore per eseguire un compito utilizzando interazioni visive e fisiche, un’AI che utilizza tatto e vista per avere una rappresentazione intuitiva del mondo fisico.

Apprendere nuovi compiti

Il professor Alberto Rodriguez dell'MIT ritiene che giochi come Jenga esigono "la padronanza di abilità fisiche come sondare, spingere, tirare, posizionare e allineare le parti".

Pertanto oltre al gioco la domanda che sorge spontanea riguarda la concreta utilità e le potenziali applicazioni che l’esperienza potrebbe avere nel mondo reale per apprendere nuovi competenze in altre aree di applicazione. Siamo solo agli inizi della ricerca e la capacità di acquisire rapidamente il modo migliore per eseguire un compito, attraverso interazioni fisiche, è un approccio interessante per ottimizzare le prestazioni dei robot sulle linee di produzione di assemblaggio di componenti tecnologici o nei centri di smistamento dei rifiuti riciclabili.

(Fonte immagini e filmato   notizie del MIT Mechanical Engineering)

 

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