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La robotica domestica si prepara a un cambiamento significativo. Ciò grazie a un nuovo approccio sviluppato dalla Wuhan University. Un gruppo di ricercatori ha messo a punto RGMP, un framework di apprendimento progettato per rendere i robot domestici più autonomi e capaci di operare in ambienti complessi. L’obiettivo è permettere a tali dispositivi umanoidi di interagire con oggetti e spazi. Uno dei principali ostacoli nella robotica finora è stata la dipendenza dai dati. I modelli di machine learning tradizionali funzionano bene solo quando le condizioni dell’ambiente corrispondono a quelle del training. Ciò significa che basta un cambiamento nella forma di un oggetto o nella luce per compromettere l’efficacia del robot. Inoltre, raccogliere centinaia di dimostrazioni per ciascun compito è un processo lungo e costoso, soprattutto quando si tratta di robotica fisica. RGMP mira a ridurre tale necessità. Nuovo framework RGMP: ecco cosa cambia per i robot domestici Tale novità integra due elementi chiave. La prima componente, chiamata Geometric-prior Skill Selector, permette al robot di valutare la forma e la consistenza degli oggetti. Per poi decidere autonomamente come interagirvi. Il sistema utilizza principi geometrici semplici ma efficaci. La seconda parte, l’Adaptive Recursive Gaussian Network, si concentra sulla memoria e sulla continuità delle azioni. Nei modelli ricorrenti tradizionali, infatti, le informazioni possono perdersi lungo la sequenza dei movimenti. Causando così errori nelle azioni più lunghe. Tale componente stabilizza la rappresentazione dei movimenti nello spazio. I test condotti dal team hanno coinvolto sia un robot umanoide sia una piattaforma da laboratorio con doppio braccio. Gli esperimenti hanno previsto scenari variabili e oggetti mai incontrati prima. Ciò utilizzando un dataset ridotto di 120 dimostrazioni. Tale innovazione rappresenta un passo concreto verso la diffusione dei robot domestici, in grado di adattarsi a nuove situazioni. Il tutto senza la necessità di ambienti perfettamente controllati. Un dettaglio che avvicina la tecnologia a un utilizzo quotidiano realmente pratico.

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Robot domestici: arriva il framework RGMP che migliora le prestazioni