Sempre più aziende si sono spostate verso l’automazione dei processi e l’implementazione della robotica. I ricercatori di Stanford si sono concentrati sull’applicazione di tecniche innovative di apprendimento automatico nella robotica per consentire livelli più elevati di capacità di interazione umana. Un nuovo HAI Industry brief di Stanford descrive in dettaglio alcune delle ricerche più all’avanguardia con applicazioni nella nostra vita personale e in tutti i settori, tra cui produzione, assistenza sanitaria e veicoli autonomi.
La Robotica che stiamo sviluppando
Di seguito sono riportate le tre tendenze nella ricerca sulla robotica di Stanford.
Robot più adattivi: le nuove tecniche di apprendimento robotico, alcune che coinvolgono l’apprendimento dalla dimostrazione umana, l’apprendimento adattivo, l’ottimizzazione e altro ancora, stanno portando a una robotica più utile. Le capacità dei robot sono cresciute fino a diventare più adattabili agli ambienti in evoluzione dinamica, risolvendo al contempo problemi altamente complessi, rendendo la robotica più adatta a una gamma più ampia di applicazioni industriali, comprese le attività di inserimento e manipolazione della produzione.
Aiutanti robotici: un altro obiettivo della ricerca è l’interazione uomo-robot, inclusa la robotica assistiva, la robotica medica e il potenziamento umano. Gli studiosi in queste aree si concentrano sulla capacità di interpretare, adattare e migliorare il comportamento umano. Creando una robotica che risponde all’input umano, stanno amplificando le abilità umane, come con la chirurgia teleoperata, e migliorando la qualità della vita, come assistere i pazienti nel vestirsi e nel fare il bagno.
Migliori tecnologie autonome: la mobilità rappresenta un altro spazio problematico ampio e fondamentale all’interno della robotica, riunisce la necessità di capacità attraverso l’interazione umana, l’adattamento in ambienti dinamici, la percezione e il processo decisionale complesso. I veicoli autonomi hanno un enorme potenziale nei trasporti e nel futuro della logistica della catena di approvvigionamento. La nuova ricerca di Stanford sta affrontando problemi essenziali all’interno di tali applicazioni, tra cui il rilevamento di più oggetti, la pianificazione sicura del percorso durante il guasto del sensore, la navigazione intorno agli esseri umani e altro ancora, che richiedono un uso innovativo dell’intelligenza artificiale.
Federico Morgantini Editore
