La mano robotica altamente abile può operare al buio

Columbia University, New York, New York

I ricercatori della Columbia Engineering hanno dimostrato una mano robotica altamente abile, che combina un senso avanzato del tatto con algoritmi di apprendimento motorio per raggiungere un elevato livello di destrezza.

Per dimostrare la propria abilità, il team ha scelto un difficile compito di manipolazione: eseguire una rotazione arbitrariamente ampia di un oggetto afferrato dalla forma irregolare in mano, mantenendo sempre l'oggetto in una presa stabile e sicura. Non solo la mano è stata in grado di eseguire questo compito, ma lo ha fatto anche senza alcun feedback visivo, basandosi esclusivamente sul rilevamento del tocco. Inoltre, la mano ha funzionato senza telecamere esterne, quindi è immune da illuminazione, occlusione o problemi simili.

"Anche se la nostra dimostrazione riguardava un compito di prova, inteso a illustrare le capacità della mano, crediamo che questo livello di destrezza aprirà applicazioni completamente nuove per la manipolazione robotica nel mondo reale", ha affermato il professore associato Matei Ciocarlie . “Alcuni degli usi più immediati potrebbero riguardare la logistica e la movimentazione dei materiali, contribuendo ad alleviare i problemi della catena di approvvigionamento come quelli che hanno afflitto la nostra economia negli ultimi anni, e nella produzione avanzata e nell’assemblaggio nelle fabbriche”.

I ricercatori hanno progettato e costruito una mano robotica con cinque dita e 15 articolazioni azionate in modo indipendente: ogni dito era dotato della tecnologia di rilevamento del tocco del team. Il passo successivo è stato testare la capacità della mano tattile di eseguire compiti di manipolazione complessi. Per fare ciò, hanno utilizzato un metodo chiamato apprendimento per rinforzo profondo, arricchito con nuovi algoritmi sviluppati per l’esplorazione efficace di possibili strategie motorie.

L'input agli algoritmi di apprendimento motorio consisteva esclusivamente nei dati tattili e propriocettivi del team, senza alcuna visione. Utilizzando la simulazione come campo di addestramento, il robot ha completato circa un anno di pratica in poche ore, grazie a moderni simulatori fisici e processori altamente paralleli. I ricercatori hanno poi trasferito questa abilità di manipolazione appresa nella simulazione alla mano reale del robot, che è stata in grado di raggiungere il livello di destrezza previsto.

“L’obiettivo direzionale sul campo rimane la robotica assistiva domestica, il banco di prova definitivo per la vera destrezza. In questo studio, abbiamo dimostrato che le mani dei robot possono anche essere molto abili basandosi solo sul rilevamento del tocco. Una volta che aggiungeremo al mix anche il feedback visivo insieme al tocco, speriamo di essere in grado di ottenere ancora più destrezza e un giorno iniziare ad avvicinarci alla replica della mano umana”, ha affermato Ciocarlie.

Ciocarlie ha osservato che un robot fisico utile nel mondo reale necessita sia di intelligenza astratta, semantica, sia di intelligenza incarnata. Grandi modelli linguistici come GPT-4 di OpenAI o PALM di Google mirano a fornire il primo, mentre la destrezza nella manipolazione ottenuta in questo studio rappresenta progressi complementari nel secondo.

Per ulteriori informazioni, contattare Holly Evarts all'indirizzo Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.; 212-854-3206.

Questo articolo è apparso per la prima volta nel numero di agosto 2023 di Tech Briefs Magazine.

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