RLDX-1

Le mani restano uno degli ostacoli più ostici per la robotica moderna, eppure qualcosa sta cambiando in fretta. RLDX-1 è il nome del modello di intelligenza artificiale che sta riscrivendo le regole della destrezza robotica, permettendo alle macchine non solo di afferrare oggetti con precisione, ma di farlo sfruttando una vera e propria memoria interna. Un salto di qualità che va ben oltre il semplice "guarda e prendi", perché qui entrano in gioco ricordi, riflessi e coordinazione visiva, tutto elaborato in frazioni di secondo. A far parlare di sé è stata una dimostrazione avvenuta durante il Dexterity Night, evento organizzato a San Francisco dallo sviluppatore sudcoreano di AI RLWRLD. Sul palco, diversi automi hanno messo in mostra capacità notevoli, ma il momento clou è arrivato con un robot della ditta giapponese Enactic. La macchina ha separato calzini neri da calzini bianchi mentre scorrevano su un nastro trasportatore, e fin qui potrebbe sembrare banale. Il punto è come lo ha fatto: grazie a telecamere integrate e a quella memoria interna già citata, il robot riusciva a ricordare i colori individuati poco prima, coordinando vista, azione e ricordo delle operazioni passate in un flusso continuo. Non è il classico sistema che reagisce solo a ciò che vede in quel preciso istante. Come funziona RLDX-1 e perché cambia le regole del gioco Il merito di questa evoluzione va proprio a RLDX-1, un modello progettato per gestire mani robotiche con un alto livello di libertà di movimento. Uno dei problemi cronici dei sistemi attuali è la difficoltà nel calibrare la forza o nel mantenere il contesto di ciò che sta accadendo intorno. RLDX-1 affronta la questione con un'architettura che lavora su canali separati: immagini, movimenti, ricordi e coppia di torsione delle giunzioni vengono elaborati in parallelo e poi fusi insieme per generare azioni fluide. È un po' come se il robot avesse diversi "sensi" che lavorano ciascuno per conto proprio, ma poi si parlano per decidere cosa fare. https://youtu.be/dkKR46Nx0gY?sitYOkqN0cd1tSXLSA Per addestrare un sistema del genere servono ovviamente montagne di dati, e RLWRLD li sta raccogliendo sul campo in modo piuttosto pragmatico. Il team sta riprendendo il lavoro di camerieri, addetti alla logistica e commessi, così da insegnare alle macchine come piegare, afferrare e riordinare oggetti reali. Non simulazioni al computer, ma gesti concreti, quelli che chiunque compie ogni giorno senza pensarci troppo e che per un robot rappresentano ancora sfide enormi. Sensori lidar a colori nativi: la novità di Ouster Sempre restando nel campo delle tecnologie che potrebbero trasformare i robot del futuro, la tech company statunitense Ouster ha presentato la nuova famiglia di sensori digitali lidar chiamata Rev8. La particolarità è che si tratta del primo sistema lidar a colori nativi, un dettaglio che potrebbe fare la differenza nella percezione dell'ambiente circostante da parte delle macchine. Se abbinata a modelli come RLDX-1, una tecnologia di questo tipo aprirebbe scenari interessanti per la manipolazione e la navigazione robotica, rendendo la comprensione del mondo fisico ancora più ricca e dettagliata per gli automi di prossima generazione.

RLDX-1

RLDX-1: il modello AI che dà memoria e precisione alle mani robotiche