Insetti che evitano le minacce incombenti ispirano la prossima generazione di robot
Gli insetti hanno sviluppato una capacità di percezione del movimento intensificata per rispondere in modo rapido in ambienti dinamici complessi. Tali animali sono dotati di un’abilità unica di gestire il movimento visivo, distinguere piccoli bersagli in moto e rilevare stimoli imminenti, capacità che consentono loro di reagire velocemente e di evitare le collisioni. I sistemi visivi degli insetti permettono di riconoscere i segnali di movimento e di identificare schemi differenti anche in un contesto di confusione visiva, e quindi di rispondere rapidamente a tali stimoli. Sebbene i meccanismi alla base di tali processi restino sfuggenti, questi sistemi di visione fungono da fonte di ispirazione per lo sviluppo di sistemi visivi artificiali destinati alla percezione del movimento. L’aspetto ancora più importante è che esistono ottime potenzialità di modellizzare i percorsi visivi degli insetti a livello informatico. I modelli elaborati potrebbero contribuire alla progettazione di sensori innovativi per i robot intelligenti e completamente automatizzati del futuro.
Modellizzare i sistemi neurali di visione degli insetti
Il progetto STEP2DYNA ha riunito neurobiologi, modellatori del sistema neurale, ingegneri e ricercatori nel campo della robotica allo scopo di studiare il sistema neurale di visione degli insetti così da riuscire a modellizzarlo per applicazioni di robotica. La ricerca è stata intrapresa con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie e si è incentrata sulla modellizzazione del rilevamento del movimento negli insetti. I ricercatori hanno lavorato su due rilevatori di movimento, LGMD1 e LGMD2, che si trovano nel cervello delle locuste nella regione del sistema visivo e consentono a tali animali di rispondere in modo rigoroso agli oggetti incombenti. Il consorzio ha sviluppato algoritmi ispirati agli insetti, basati sui meccanismi dei rilevatori LGMD, che consentono ai robot da terra e ai velivoli senza pilota di rilevare le collisioni imminenti durante le fasi di movimento o volo in ambienti dinamici complessi. «A differenza dell’LGMD1, che risponde agli oggetti in avvicinamento da uno sfondo luminoso o scuro, LGMD2 manifesta un’intensa selettività agli oggetti in movimento scuri su uno sfondo luminoso, una situazione simile a quella affrontata da veicoli e robot terrestri», spiega Shigang Yue, il coordinatore del progetto. Inoltre, il team ha unito informazioni provenienti da neuroni selettivi per la direzione e neuroni rilevatori del movimento di piccoli bersagli dei moscerini della frutta, al fine di generare una rete neurale di sintesi.
Sfruttare gli algoritmi ispirati alla natura nei robot
Gli algoritmi ispirati agli insetti di STEP2DYNA sono relativamente semplici, ma offrono un’efficienza elevata. Si concentrano infatti solamente su segnali di movimento fondamentali e calcolano i bordi in espansione degli oggetti in avvicinamento, per cui caratteristiche fisiche tra cui colore e forma non rivestono un’importanza particolare. «Questi fattori riducono significativamente il costo computazionale, rendendo gli algoritmi adatti ad applicazioni in tempo reale», evidenzia Yue. Il team ha costruito una piattaforma multi-sensore ponendo particolare attenzione alla progettazione dell’hardware e del software. Grazie allo svolgimento di alcuni esperimenti di volo con droni è stata convalidata la capacità del rilevatore di collisioni basato sulla visione LGMD di operare efficacemente in diversi ambienti dinamici caratterizzati da sfondi complessi. Il successo di altri collaudi effettuati in micro-robot da terra e velivoli senza pilota ha ulteriormente attestato il potenziale di cui queste metodologie sono dotate per trovare applicazione in macchine volanti artificiali che garantiscano dimensioni, consumo energetico e potenza di calcolo ridotti. Secondo Yue: «Il prossimo passo sarà costituito dall’esplorazione dei meccanismi di visione binoculare negli insetti e nell’approfondimento delle modalità con cui essa contribuisce alla percezione della profondità con un numero così limitato di neuroni, con l’obiettivo di rilevare potenziali minacce in modo più accurato che con l’impiego di un solo occhio.» Per proseguire in tale direzione sono necessari nuovi finanziamenti.
Parole chiave
STEP2DYNA, insetti, robot, LGMD, sistema visivo, velivolo senza pilota
