I robot a 4 zampe stanno diventando uno spettacolo familiare, ma gli ingegneri stanno ancora elaborando tutte le capacità di queste macchine, ed ora, un gruppo di ricercatori del MIT afferma che un modo per migliorare la loro funzionalità potrebbe essere quello di utilizzare l’IA per insegnare ai robot come camminare e correre.
Di solito, quando gli ingegneri creano il software che controlla il movimento dei robot con 4 zampe, scrivono una serie di regole su come la macchina dovrebbe rispondere a determinati input, quindi se i sensori di un robot a 4 zampe rilevano x quantità di forza su “leg y”, risponderà accendendo il motore a per esercitare la coppia b e così via.
La codifica di questi parametri è complicata e richiede tempo, ma offre ai ricercatori un controllo preciso e prevedibile sui robot a 4 zampe. Un approccio alternativo consiste nell’utilizzare l’apprendimento automatico, in particolare un metodo noto come apprendimento per rinforzo che funziona attraverso tentativi ed errori.
Questo funziona dando al tuo modello di intelligenza artificiale un obiettivo noto come “funzione di ricompensa” (ad es. Muoviti il più velocemente possibile) e quindi lasciandolo libero per capire come ottenere quel risultato da zero. Questo richiede molto tempo, ma è utile lasciare che l’IA sperimenti in un ambiente virtuale in cui puoi accelerare il tempo.
Ecco perché l’apprendimento per rinforzo, o RL, è un modo popolare per sviluppare un’IA che gioca ai videogiochi.
Questa è la tecnica utilizzata dagli ingegneri del MIT, creando un nuovo software (noto come “controller”) per il robot a 4 zampe di ricerca dell’università, Mini Cheetah, il quale utilizzando l’apprendimento per rinforzo, è stato in grado di raggiungere una nuova velocità massima di 3,9 m/s, o circa 8,7 miglia all’ora.
L’evoluzione del robot a 4 zampe del MIT, Mini Cheetah
La nuova andatura da corsa del robot a 4 zampe, Mini Cheetah, è un po’ sgraziata, in effetti sembra un cucciolo che si arrampica per accelerare su un pavimento di legno ma, secondo lo studente di dottorato del MIT Gabriel Margolis (un coautore della ricerca insieme al borsista post-dottorato Ge Yang), ciò è dovuto al fatto che l’IA non sta ottimizzando altro che la velocità.
“RL trova un modo per correre veloce, ma data una funzione di ricompensa non specificata, non ha motivo di preferire un’andatura” dall’aspetto naturale “o preferito dagli umani”
dice Margolis, inoltre afferma che il modello potrebbe certamente essere incaricato di sviluppare una forma di locomozione più fluida, ma il punto centrale dello sforzo è ottimizzare solo per la velocità.
Margolis e Yang affermano che un grande vantaggio dello sviluppo di software di controller utilizzando l’IA è che richiede meno tempo rispetto a scherzare con tutta la fisica.
“Programmare come dovrebbe agire un robot in ogni possibile situazione è semplicemente molto difficile. Il processo è noioso perché se un robot dovesse guastarsi su un determinato terreno, un ingegnere umano dovrebbe identificare la causa del guasto e adattare manualmente il controller del robot”
affermano.
Utilizzando un simulatore, gli ingegneri possono posizionare il robot in un numero qualsiasi di ambienti virtuali, dalla pavimentazione solida alle macerie scivolose, e lasciare che si risolva da solo. In effetti, il gruppo del MIT afferma che il suo simulatore è stato in grado di accelerare per 100 giorni di barcollando, camminando e correndo in sole tre ore di tempo reale.
Alcune aziende che sviluppano robot con 4 zampe stanno già utilizzando questo tipo di metodi per progettare nuovi controller, altre invece, come Boston Dynamics, a quanto pare si basano su approcci più tradizionali (questo ha senso dato l’interesse dell’azienda nello sviluppo di movimenti molto specifici, come i salti, le capriole e i salti mortali visti nei suoi video coreografati).
Ci sono anche robot dalle gambe più veloci là fuori, il robot Cheetah di Boston Dynamics detiene attualmente il record per un quadrupede, raggiungendo una velocità di oltre 45 km/h (28,3 mph), risultando essere più veloce di Usain Bolt, tuttavia non solo Cheetah è una macchina molto più grande e potente del Mini Cheetah del MIT, ma ha raggiunto il suo record correndo su un tapis roulant e montato su una leva per stabilità.
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