All’interno di una collaborazione con la School of Computer Science della Carnegie Mellon University e l’Università della California, Berkeley, il team di ricerca di intelligenza artificiale di Facebook ha insegnato a un robot come adattarsi alle diverse condizioni in tempo reale. In un video, il robot, creato dalla startup cinese Unitree, modifica il modo in cui cammina mentre si muove su pietre, giù per le scale, attraverso un cantiere edile e intorno a un terreno all’aperto.
Come riporta CNet, all’interno di un soggiorno, i ricercatori hanno versato olio sulla plastica per creare una superficie liscia. Hanno ammucchiato assi e altri ostacoli. Hanno lasciato cadere il peso sulla schiena del robot. Ogni volta, il robot recuperava l’equilibrio e continuava ad avanzare.
Jitendra Malik, professore dell’Università di Berkeley che lavora nel team di ricerca sull’intelligenza artificiale di Facebook, ha affermato che il robot ha imparato ad adattarsi rapidamente attraverso tentativi ed errori e attraverso le informazioni che raccoglie dall’ambiente circostante. Il robot, che non ha la visione artificiale, sta imparando da come il suo corpo reagisce su diverse superfici, un processo simile al modo in cui apprendono gli umani. Quando le persone si spostano da una superficie dura alla sabbia, per esempio, aggiustano i loro passi una volta che si rendono conto che il loro piede sta affondando.
Utilizzando una combinazione di due tecniche, i ricercatori hanno addestrato il robot controllato dall’intelligenza artificiale in una simulazione al computer, esponendo la macchina a una varietà di superfici e condizioni più estenuanti prima di testarla nel mondo reale. Il team chiama questa innovazione dell’intelligenza artificiale Rapid Motor Adaptation, sottolineando che è il “primo sistema interamente basato sull’apprendimento per consentire a un robot con le gambe di adattarsi al suo ambiente da zero esplorando e interagendo con il mondo“.
Il progresso di intelligenza artificiale, afferma Facebook, potrebbe migliorare le prestazioni dei robot utilizzati nelle operazioni di ricerca e soccorso, nonché a casa, dove le macchine devono percorrere scale e altri oggetti. La ricerca potrebbe essere applicata anche alle città intelligenti che utilizzano dati in tempo reale per mitigare il traffico e altre condizioni.
I robot possono essere preprogrammati per navigare in alcuni ambienti, ma è difficile per un programmatore prevedere ogni ostacolo che una macchina potrebbe incontrare. Insegnare a un robot come adattarsi in tempo reale potrebbe funzionare anche su hardware più economico, contribuendo a ridurre i costi in futuro.
Il robot abilitato per RMA ha superato i sistemi alternativi ed è stato in grado di camminare su sabbia, fango, treni, erba alta e senza cadere, secondo un documento. Ha avuto successo nel 70% delle prove in cui ha dovuto scendere le scale in un sentiero escursionistico. Non è caduto nell’80% dei test che l’hanno fatto attraversare cemento e ciottoli.
