destrezza

La capacità di manipolazione dei robot sta vivendo una fase di evoluzione rapidissima, e tra i progetti più interessanti spicca quello di Sharpa, azienda con sede a Singapore che ha presentato un sistema davvero sorprendente. Il suo robot riesce a sbucciare una mela in completa autonomia, usando due mani artificiali con una coordinazione che fino a pochissimo tempo fa sembrava un traguardo lontanissimo. Non parliamo di movimenti grezzi o approssimativi: qui la macchina replica gesti delicati, quelli che richiedono una sensibilità quasi umana nella gestione della pressione e della posizione delle dita. Il fatto che un robot riesca a sbucciare un frutto può sembrare una cosa banale. Ma chi conosce anche solo un po' il mondo della robotica sa bene quanto sia complicato replicare la destrezza delle mani umane. Tenere fermo un oggetto morbido e irregolare come una mela, calibrare la forza per non schiacciarla e contemporaneamente muovere un utensile con precisione: sono operazioni che mettono a dura prova qualsiasi sistema automatizzato. Eppure il robot di Sharpa ci riesce, e lo fa in modo fluido. Il modello MoDE VLA e la tecnologia dietro al robot di Sharpa Dietro questa capacità c'è un pezzo di tecnologia piuttosto sofisticato, anche se il concetto di fondo è comprensibile. Si chiama MoDE VLA ed è un modello che mette insieme visione, linguaggio, sensibilità tattile e percezione della forza. Non è un singolo algoritmo che fa tutto da solo: piuttosto, è un sistema in cui diverse componenti specializzate lavorano insieme, attivandosi a seconda della situazione che il robot si trova ad affrontare. Questo approccio modulare permette alla macchina di adattarsi in tempo reale, senza perdere stabilità anche quando le operazioni diventano complesse. https://youtu.be/UVQdqf8ppuw?sirl05bfnraowYhjCG Pensatela così: ogni "esperto" interno si occupa di un aspetto specifico del compito. Uno gestisce la vista, un altro interpreta il tatto, un altro ancora regola la forza applicata. Il risultato è un coordinamento che rende possibile gestire oggetti fragili o dalla forma irregolare senza danneggiarli. Per il robot di Sharpa, questo significa poter eseguire compiti che vanno ben oltre il semplice spostamento di oggetti da un punto all'altro. IMCopilot e l'apprendimento per rinforzo Un altro elemento fondamentale del sistema è IMCopilot, che funziona come una sorta di assistente interno. Si basa su una tecnica chiamata apprendimento per rinforzo, molto diffusa nel settore e considerata tra le più promettenti per far progredire le capacità dei robot. Il principio è relativamente semplice da capire: il sistema impara attraverso tentativi ripetuti, ricevendo un "premio" virtuale quando esegue un'azione nel modo corretto e una penalizzazione quando sbaglia. Col tempo, affina i propri comportamenti fino a raggiungere livelli di precisione notevoli. L'integrazione tra MoDE VLA e IMCopilot è ciò che rende il robot di Sharpa capace di affrontare compiti che richiedono non solo forza calibrata, ma anche una comprensione contestuale di quello che sta facendo. Sbucciare una mela, per esempio, non è un movimento ripetitivo sempre uguale: la superficie del frutto cambia, la lama incontra resistenze diverse, e il robot deve continuamente aggiustare la presa e l'angolazione. Tutto questo avviene senza intervento umano, in tempo reale, grazie alla collaborazione tra i vari moduli del sistema. Il progetto di Sharpa si inserisce in un panorama dove sempre più aziende stanno investendo nel miglioramento della destrezza robotica, puntando a macchine capaci di operare in ambienti reali e non solo in laboratorio.

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