Non c’è dubbio che i robot avranno un ruolo sempre più centrale nelle nostre vite in futuro. Per arrivare a un livello in cui possano essere veramente utili però ci sono ancora alcune sfide da superare, inclusa la navigazione senza intervento umano. Sì, siamo in una fase in cui gli algoritmi permetteranno a un robot di imparare a muoversi. Il processo è sicuramente difficile e richiede molti input umani, sia per raccogliere il robot quando cade, sia per spostarlo di nuovo nel suo spazio di allenamento se si allontana. Ma una nuova ricerca di Google potrebbe rendere questo processo di apprendimento ancor più semplice.
Modificando con successo gli algoritmi esistenti, i ricercatori di Google Robotics sono stati in grado di ottenere un robot a quattro zampe che impara a camminare avanti e indietro e girare, tutto da solo e nel giro di poche ore. Prima di tutto, hanno eliminato la modellistica ambientale. In genere, prima che un robot abbia l’opportunità di imparare a camminare, gli algoritmi vengono testati su un robot virtuale in un ambiente virtuale. Mentre questo algoritmo aiuta a prevenire danni reali al robot, emulare cose come ghiaia o superfici morbide è estremamente dispendioso in termini di tempo.
Google: in che modo il robot riusciva ad imparare nuovi movimenti
Quindi i ricercatori hanno iniziato ad allenarsi nel mondo reale fin dall’inizio. Poiché il mondo reale ha molte variazioni ambientali naturali, il robot ha potuto adattarsi più rapidamente a varianti come gradini e terreni irregolari. Tuttavia, l’intervento umano era ancora necessario, con i ricercatori che dovevano maneggiare il robot centinaia di volte durante la sua formazione. Quindi hanno cercato di risolvere questo problema e lo hanno fatto limitando il territorio del robot facendogli imparare più manovre contemporaneamente. Se il robot arrivava al limite del suo territorio mentre camminava in avanti, riconosceva la sua posizione e iniziava a camminare all’indietro. È così che imparava nuove abilità.
Con questo sistema, il robot è stato in grado di utilizzare tentativi ed errori per imparare a navigare autonomamente su diverse superfici, eliminando definitivamente la necessità del coinvolgimento umano. Questo significa provare a rendere i robot inevitabilmente più utili. Tuttavia, la ricerca non è finita qui. I ricercatori sperano di adattare i nuovi algoritmi a diversi tipi di robot, o anche a più robot nello stesso ambiente di apprendimento, creando così un corpus di conoscenze e comprensione che aiuteranno a far avanzare la robotica in tutti i campi.