Kaiyu Hang ha vinto il premio NSF CARRIERA
La ricerca di Hang consentirà ai robot di manipolare oggetti non familiari in situazioni di elevata incertezza.
AsianScientist (2 agosto 2023) – Kaiyu Hang, uno scienziato informatico, ha vinto un premio CAREER della National Science Foundation per sviluppare robot in grado di manipolare oggetti sconosciuti in situazioni di elevata incertezza. Hang è un professore assistente alla Rice University di Houston, in Texas.
Le sovvenzioni vengono assegnate ogni anno a un gruppo selezionato di circa 500 ricercatori all'inizio della carriera in tutte le discipline impegnati in ricerche pionieristiche e impegnati a far crescere il proprio campo attraverso la sensibilizzazione e l'istruzione.
Il progetto di Hang mira a sviluppare robot generici in grado di gestire interazioni fisiche complesse in contesti del mondo reale senza richiedere input perfetti da sensori o istruzioni dettagliate.
"La mia ricerca si concentra sulla manipolazione dei robot", ha detto Hang. “E quando parliamo di manipolazione del robot, ci riferiamo all'uso fisico del robot per cambiare la configurazione del mondo. Supponiamo che tu voglia prendere un oggetto da uno spazio densamente disordinato (come prendere un libro da uno scaffale, per esempio) e poi posizionarlo stabilmente da qualche altra parte ⎯ questo è uno dei compiti di manipolazione a cui siamo interessati.
Per rendere i robot più abili in tempo reale ⎯ ovvero più bravi a manipolare oggetti non familiari e a destreggiarsi in situazioni e ambienti complessi del mondo reale ⎯ è necessario migliorare la loro capacità computazionale per eseguire azioni mirate e granulari, specifiche del contesto e autocorrettive .
"Immagina di avere un robot in grado di pulire le superfici in casa o in un ambiente ospedaliero e in grado di decidere quale movimento o forza di pulizia applicare, a seconda del tipo di oggetto o area che incontra", ha detto Hang. "Invece di progettare robot specifici per compiti specifici ⎯ che funziona bene in un ambiente industriale in cui si ha effettivamente il controllo sull'ambiente di lavoro ⎯ spero di sviluppare robot in grado di eseguire compiti quotidiani in ambienti nuovi o sconosciuti in costante cambiamento."
Hang vuole progettare robot che possano impegnarsi in un determinato compito in un modo aperto che consenta loro di raccogliere informazioni sull'ambiente in cui agiscono ⎯ e su cui agiscono ⎯ per migliorare le loro prestazioni.
"Puoi pensare a questo come a versare del liquido in una bottiglia con un collo molto stretto", ha detto Hang. “Anche se hai le mani ferme per tenere entrambi i contenitori e il flusso del liquido è indirizzato correttamente, probabilmente finirai per versarne un po' a causa delle incertezze sul fluido. Se però usate un imbuto potrete versare il liquido senza preoccuparvi che si rovesci. Quello che mi piacerebbe fare è riconfigurare le attività di manipolazione robotica per incanalare essenzialmente l’azione verso l’obiettivo desiderato in modo da ridurre al minimo la probabilità di errore”.
Come tutti i premi CAREER, il progetto di Hang include una componente educativa e di sensibilizzazione.
“Questo approccio alla manipolazione dei robot è in realtà molto nuovo e voglio che gli studenti della Rice imparino e lavorino su cose che stanno accadendo alla frontiera della disciplina”, ha detto Hang. “Progetterò di sviluppare nuovi corsi che possano insegnare agli studenti non solo la teoria ma anche fornire abilità pratiche nella manipolazione dei robot. Continuerò inoltre a fornire opportunità di ricerca agli studenti nel mio laboratorio”.
Hang sfrutterà il suo ruolo di consulente di facoltà per il Rice Robotics Club per fornire opportunità di apprendimento e ricerca a studenti provenienti da contesti educativi diversi. Ha anche intenzione di lavorare con studenti di livello pre-universitario provenienti da comunità svantaggiate.
"Questo è il momento giusto per intraprendere questo progetto", ha detto Hang. "Se avessimo voluto farlo cinque o dieci anni fa, non saremmo stati in grado di farlo."
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Fonte: Rice University; Immagine: Yipei Lieu/Rivista Asian Scientist
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