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FP7

GRIDMAP Risultato in breve

Project ID: 600725
Finanziato nell'ambito di: FP7-ICT
Paese: Norvegia

La navigazione ispirata al cervello nei robot

Può il cervello umano ispirare una nuova generazione di robot in grado di navigare in ambienti complessi e imprevedibili? Il progetto GRIDMAP sta cercando di svelare i suoi misteri e di tradurli in una nuova generazione di algoritmi per scoprirlo.
La navigazione ispirata al cervello nei robot
I computer rappresentano senza dubbio un passo avanti quando si tratta di elaborare enormi quantità di informazioni con algoritmi che forniscono informazioni precise e in tempi brevi. Tuttavia, fino ad oggi non hanno ancora la capacità di calcolare in modo efficiente dati ambigui e imprevedibili: questi richiedono all’algoritmo di essere aggiornato di frequente, qualcosa che solo il cervello umano, noto per essere circa 30 volte più potente del migliore chip di un computer, è in grado di fare in modo efficiente.

Uno dei migliori esempi di questa limitazione dei computer risiede nella navigazione. Mentre il nostro cervello può facilmente aiutarci a navigare attraverso ambienti che cambiano dinamicamente, i “Sistemi di localizzazione e mappatura simultanea” (SLAM) danno cattivi risultati, soprattutto se si tiene conto dell’enorme quantità di calcoli e di memoria coinvolti nel processo.

“Nei computer tradizionali, gran parte di questo processo è di serie, nel senso che il computer fa una cosa alla volta”, afferma il dottor Edvard Moser, coordinatore del progetto sostenuto dall’UE GRIDMAP (Grid cells: From brains to technical implementation). “Nel cervello invece, molti processi avvengono contemporaneamente ed è tutto interattivo: ciò che avviene in una regione del cervello tiene conto di quanto sta succedendo allo stesso tempo in un’altra regione”.

Ecco dove entra in gioco la scoperta più documentata del dott. Moser. Nel 2005, lui e il suo team presso il Centro per la biologia della memoria (CBM) in Norvegia scoprirono le cellule a griglia, un tipo di neurone nel cervello di molte specie animali che permette loro di capire la loro posizione nello spazio. La premessa principale di GRIDMAP è che questo processo può essere studiato, tradotto in algoritmi e integrato in macchine per permettere la navigazione simile al cervello in ambienti complessi.

“Abbiamo voluto sapere di più su come funziona il cervello”, ricorda il dott. Moser. “Siamo partiti dallo studio del cervello, pensando che i suoi processi potrebbero anche essere utilizzati nei computer, e soprattutto nei robot. L’idea era che se avessimo potuto conoscere meglio i meccanismi alla base della navigazione del cervello, quali tipi di cellule sono coinvolte e come funzionano insieme, ciò avrebbe potuto essere sfruttato dagli ingegneri che producono sistemi artificiali come i robot per far avanzare la tecnologia.”

Nella sua prima fase, il team si è concentrato sullo studio di come le cellule a griglia operano insieme. “Ad esempio, se un topo sta camminando in una scatola di 2 m2, le sue cellule cerebrali possono essere attive in 10-12 luoghi diversi. Di conseguenza, avviene un processo complesso che comporta molta fisica, ma la morale della favola è che queste cellule attive competono tra loro e che lo schema dell’attività emerge come risultato di questa competizione. Emerge perché è il modello più stabile”, spiega il dott. Moser.

Dal momento che il progetto ha avuto inizio nel marzo 2013, il team ha utilizzato uno strumento di misurazione per comprendere meglio questo processo. Ha registrato l’attività elettrica delle cellule cerebrali degli animali con elettroni che catturano l’attività elettrica in corso senza danneggiare la cellula, quindi hanno registrato le informazioni su un computer per determinare come le cellule lavorano insieme per formare una mappa dell’ambiente che circonda l’animale. “Per questo lavoro, collaboriamo con gli specialisti di calcolo al fine di sviluppare modelli di come le cose potrebbero funzionare. Tali modelli sono fondamentalmente previsioni, così controlliamo se queste previsioni sono giuste, e poi, a seconda del risultato, i modelli vengono modificati”, afferma il dottor Moser.

Dal cervello alla macchina

Questo lungo processo di ricerca, il cui completamento era originariamente previsto nell'agosto del 2016, durerà almeno un altro anno. Al dottor Moser e al suo team è stata recentemente concessa una proroga di un anno per GRIDMAP, che garantirà loro il tempo necessario per condurre con successo la fase tecnica di attuazione.

“Ora stiamo cercando di implementare modelli di connettività, simili a quelli che abbiamo osservato nel cervello e nei computer, per poi vedere se, in qualche modo, ciò consente la navigazione sicura nei robot. Ma c’è ancora una lunga strada da percorrere se vogliamo capire esattamente come funziona il cervello e come attuare questi meccanismi nelle macchine,” afferma il dott. Moser.

“Ciò che serve è una realizzazione tecnica di una situazione in cui un robot trova il percorso migliore in un ambiente in cui accadono molte cose inaspettate, ad esempio, la necessità di prendere una scorciatoia improvvisata per evitare un ostacolo in un ambiente sconosciuto. Stiamo osservando tali situazioni anche negli animali, ma è ancora difficile da capire. Inoltre, il progresso nella ricerca biologica è forse molto più lento di quanto si aspetterebbe l’industria della robotica. Credo che ispirarsi ai processi biologici sia la strada giusta da percorrere, ma ci vuole tempo.”

Il dottor Moser e il suo team poco tempo fa hanno iniziato ad attuare in un computer alcuni dei principi che hanno trovato nei cervelli. Mentre lui sostiene che i risultati sembrano già promettenti, ammette che il punto in cui GRIDMAP si tradurrà in prodotti commerciali è ben lungi dall’essere raggiunto. La ricerca continuerà molto probabilmente anche dopo la fine del progetto, ma crede che questo finirà per rivelarsi utile: la navigazione è una delle proprietà che interessa maggiormente all’industria della robotica, e GRIDMAP le presenta con più potenziale rispetto a qualsiasi alternativa.

Keywords

Navigazione ispirata al cervello, robotica, SLAM
Numero di registrazione: 182985 / Ultimo aggiornamento: 2016-07-12
Dominio: TI, Telecomunicazioni