All’inizio di questa settimana, Google DeepMind ha compiuto un significativo passo avanti nel campo della robotica, rilasciando risorse per robot ad uso generale. Questo sviluppo è stato paragonato al momento “ImageNet” per la robotica, poiché segna un’importante svolta nella ricerca, consentendo ai robot di apprendere e adattarsi a una vasta gamma di compiti senza richiedere addestramenti individuali per ognuno di essi. Questo approccio si basa sull’idea di trasferire conoscenze tra robot, aprendo nuove prospettive per l’automazione intelligente.
Inoltre, diamo un’occhiata ad altri modelli e robot progettati per compiti e operazioni di uso generale:
RT-X (Robotics Transformer X): RT-X, sviluppato da Google DeepMind, è un modello di robotica generico che mira a migliorare la ricerca e le prestazioni della robotica in una vasta gamma di robot e applicazioni. L’obiettivo principale di RT-X è la capacità di generalizzare e trasferire le sue competenze su diversi robot e compiti, compresi azioni, visione e comprensione del linguaggio. Questo lo rende uno strumento completo per la ricerca generale sulla robotica. RT-X è stato costruito basandosi su due modelli precedenti di trasformatori robotici, RT-1 e RT-2, che hanno contribuito a elevare le sue prestazioni grazie a una formazione su dati estesi e diversificati provenienti da una varietà di robot.
RoboCat: RoboCat, anch’esso sviluppato da Google DeepMind, è un agente di intelligenza artificiale nella robotica che è in grado di apprendere una serie di compiti su diversi sistemi robotici. Ciò che distingue RoboCat è la sua capacità di generare autonomamente dati di formazione per migliorare le sue competenze, riducendo la necessità di formazione guidata dall’uomo. Con accesso a un ampio set di dati, RoboCat può apprendere nuovi compiti con soli 100 esempi dimostrativi, rappresentando così un notevole progresso nella ricerca sulla robotica.
Dactyl: Dactyl, sviluppato da OpenAI, è stato addestrato inizialmente in una simulazione al computer e successivamente ha applicato le sue competenze nel mondo reale, anche se con alcune differenze nella precisione rispetto alla simulazione. Questo robot è specializzato nella manipolazione di oggetti come blocchi o prismi, utilizzando un approccio di apprendimento simile a quello utilizzato per OpenAI Five. Dactyl è in grado di modificare la posizione di un oggetto mentre lo tiene in mano, simile a come gli umani ruotano un blocco. Questo robot è dotato di una mano artificiale che utilizza il pollice e il mignolo in modo simile all’essere umano, offrendo una grande flessibilità nella manipolazione degli oggetti.
Jaco Arm: Il braccio JACO, sviluppato da Kinova Robotics, è un robot di assistenza leggero progettato per aiutare le persone con disabilità fisiche nelle attività quotidiane. Con sei segmenti collegati e una mano a tre dita, gli utenti possono controllare i movimenti della mano nello spazio 3D e la presa/rilascio degli oggetti in modo flessibile. Questo braccio robotico può essere montato su sedia a rotelle, postazioni di lavoro o tavoli, migliorando la mobilità senza ostacolarla. Utilizza attuatori azionati da motori DC brushless per un controllo preciso e offre diverse opzioni di interfaccia, tra cui un kit di sviluppo software (SDK) e un joystick.
Panda Arm: Il Panda Arm, sviluppato da Franka Emika, è un versatile robot con una vasta gamma di funzionalità e sensori per prevenire collisioni inaspettate. Dotato di una mano in grado di tenere saldamente gli oggetti, può sostenere fino a 3 kg di peso, rendendolo adatto a molteplici applicazioni, dalle linee di produzione alle case di cura e alle università. La sua capacità di adattarsi a varie forme di oggetti lo rende estremamente flessibile e utile in diversi contesti.