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Robot, queste sono le forbici: impara

Non è sci-fi, è quel che chiede ai robot l'Università del Massachusetts. Insegna alle macchine a conoscere nuovi oggetti e a capire come manipolarli

Roma - Per essere efficace nell'assistere gli umani in casa, un robot deve essere in grado di relazionarsi con le molte cose che non conosce. Proprio questo è l'obiettivo di Dov Katz, uno studente specializzando dell'Università del Massachusetts che, assieme ad Oliver Brock, professore di informatica dell'Ateneo, ha dato alla luce il progetto UMan, UMass Mobile Manipulator, ovvero, i robot imparano a conoscere e maneggiare nuovi oggetti.

UMan usa una normale webcam per guardare su un tavolo. Analizzando le differenze tra i diversi pixel adiacenti di un oggetto che individua, cerca di indovinare dove finisce quell'oggetto. Esegue quindi il suo approccio con l'oggetto stesso e, sulla base dei risultati delle sue mosse, cerca di intuirne la forma. L'attività di scoperta continua, un po' come fanno i bambini, cercando di comprendere come ciascuna parte dell'oggetto si muove e si integra alle altre.

Facendo muovere le parti dell'oggetto, UMan continua a memorizzarne i vari stati finché non è soddisfatto. A questo punto esegue delle elaborazioni cercando di individuare quale sia il miglior modo per manipolare quell'oggetto. Nella sua memoria vengono anche immagazzinate altre informazioni, come ad esempio se l'oggetto ha punti di giunzione e come ciascun punto di giunzione si relaziona agli altri.
"Una delle sfide della robotica è quella di avere un robot che agisca in maniera intelligente anche se non conosce l'oggetto che ha di fronte", dice Andrew Ng, informatico dell'Università di Stanford. "Ritengo che il lavoro di questi ricercatori sia un passo importante in questa direzione. In precedenza, volendo far conoscere ad un robot un paio di forbici, occorreva scrivere molto codice per definirle e indicare alla macchina come le lame sono in relazione l'una con l'altra. Invece, il lavoro di Katz e Brock propone un approccio completamente nuovo, dove è lo stesso robot a giocare con l'oggetto e capire come le lame sono connesse tra loro".

Il lavoro di Katz è stato ispirato dalle precedenti ricerche svolte da Paul Fitzpatrick, ricercatore dell'Università di Genova che insegnava ai robot a distinguere graficamente un oggetto dal relativo sfondo. Ma "questo studio è un grande passo avanti verso un processo di manipolazione robotica sensoriale simile a quella umana", dice Josh Smith, impegnato presso Intel proprio in questo campo. L'approccio di UMass, secondo Smith, è "filosoficamente interessante per come combina manipolazione con sensorialità e percezione".



Marco Valerio Principato
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