I robot imparano dall’esperienza
I robot sono importanti per mandare avanti l’industria e per supportare molte differenti applicazioni, dal fornire aiuto ai portatori di handicap fisici al fornire assistenza nelle operazioni di ricerca e soccorso. Il progetto ITHRUI(si apre in una nuova finestra) (Towards better robot manipulation: Improvement through interaction), finanziato dall’UE, ha esaminato in che modo l’apprendimento può essere sfruttato per migliorare la capacità di manipolazione dei robot. I robot generalmente sono preconfigurati con una limitata conoscenza integrata relativa all’esecuzione di compiti di manipolazione nell’ambiente umano. Il team del progetto ha cercato di compiere un passo ulteriore migliorando una capacità preconfigurata di apprendimento del robot. Nello specifico, esso puntava a far progredire le capacità del robot attraverso le sue interazioni nel corso della vita, richiedendo pochi interventi da parte dell’operatore. Il team ha inoltre considerato come i robot possono migliorare le loro capacità attraverso semplici forme di comportamento comunicativo, come ad esempio guardare e indicare, che possono permettere loro di “manipolare” gli esseri umani. Per affrontare queste sfide, ITHRUI ha analizzato le architetture di controllo dei robot costruite in base al paradigma percepisci-modella-pianifica-agisci e ha identificato tre differenti strategie che migliorano le prestazioni. Questo risultato è stato raggiunto con successo su due differenti piattaforme robotiche, ossia la piattaforma robotica HERB alla Carnegie Mellon University negli Stati Uniti e la piattaforma iCub all’Università tecnica del Medio Oriente in Turchia. Le nuove strategie possono completare efficacemente le attuali piattaforme robotiche e aiutano a migliorarle nel corso del tempo. Con questo spirito, il team del progetto ha anche presentato un quadro unificato per migliorare l’interazione tra uomo e robot. Grazie a questi sforzi, le piattaforme robotiche di manipolazione collaborative sono destinate a migliorare. Ci potrebbero essere profonde implicazioni per la tecnologia robotica in un grande numero di settori.