La scorsa settimana, Google DeepMind ha presentato il suo nuovo modello RT-X, un modello di robotica completo con l’obiettivo principale di estendere e applicare la sua capacità a diversi tipi di robot e compiti, tra cui azioni, visione e comprensione del linguaggio. Questo amplia notevolmente la sua utilità come uno strumento unico per la ricerca e l’applicazione su vasta scala nell’ambito della robotica, essenzialmente creando un robot per utilizzi generici.
I robot per utilizzi generici hanno una vasta gamma di applicazioni, ma negli ultimi tempi stiamo assistendo a una crescente ricerca sui robot umanoidi. L’uso combinato di robot umanoidi a scopo generico è in aumento, come dimostrato dai robot H1 di Unitree, progettati per somigliare agli esseri umani e adattarsi a una varietà di compiti.
Un altro esempio è il Tesla Optimus, che recentemente ha ricevuto un importante aggiornamento ed è uno dei numerosi robot umanoidi bipedi addestrati per svolgere compiti che, come afferma l’azienda, sono “non sicuri, ripetitivi o noiosi”.
Al contrario, ci sono anche robot specializzati che svolgono compiti specifici. Questi possono essere estremamente vantaggiosi quando la precisione è fondamentale e non è possibile riconfigurarli per operare in contesti diversi. Ad esempio, i robot specializzati sono spesso utilizzati per la pulizia in ambienti diversi. Recentemente, un’azienda di Bangalore chiamata Beta Tank Robotics Pvt. Ltd ha sviluppato un robot specializzato per la pulizia dei serbatoi petrolchimici.
Jim Fan ha dichiarato: “Credo che il 2023 sarà finalmente l’anno in cui la robotica si espanderà”, paragonando questo sviluppo all’importanza di ImageNet nell’avviare la rivoluzione dell’apprendimento profondo per la visione artificiale.
Il modello RT-X è stato addestrato utilizzando un ampio set di dati noto come Open X-Embodiment, che include informazioni da 22 diverse incarnazioni di robot, coprendo una vasta gamma di abilità e compiti, con un totale di 150.000 compiti che coinvolgono oltre 500 abilità distinte, come descritto nel documento.
Sebbene i robot per utilizzi generici siano già ampiamente adottati, soprattutto nell’industria automobilistica, che ne fa largo uso, il loro utilizzo non richiede necessariamente robot umanoidi. Benjamin Gibbs, CEO di Ready Robotics, ha affermato che i robot stanno evolvendo oltre l’era delle grandi installazioni fisse, aprendo nuove opportunità.
D’altro canto, i robot specializzati svolgono solo il compito per cui sono stati progettati, il che può aumentare la fiducia delle persone poiché sono addestrati per compiti specifici, riducendo al minimo le possibilità di errori, come dimostrato da recenti studi.
La costruzione di robot umanoidi è stata in corso da molto tempo, ma finora non sono stati sviluppati casi d’uso su larga scala a causa dei costi elevati di costruzione e manutenzione, della complessità di controllo e della limitata adattabilità a molte attività reali.
Nonostante ci sia una nuova generazione di robot umanoidi, come quelli di Unitree, SanctuaryAI e Fourier Intelligence, la loro adozione è ancora limitata. Per promuovere l’adozione, Agility Robotics sta costruendo una fabbrica chiamata RoboFab, specializzata nella produzione su larga scala di robot umanoidi. La startup AI Robotics Figure ha condiviso le prime immagini concettuali del suo robot umanoide, temporaneamente denominato Figure 01.
Tuttavia, l’adozione dei robot umanoidi è ancora inferiore rispetto a quelli per utilizzi generici, e c’è preoccupazione che la tendenza all’antropomorfismo delle macchine possa mettere a rischio l’occupazione umana. C’è un dibattito in corso sulla necessità che i robot somiglino agli esseri umani, considerando le limitate efficienze della loro struttura.
Alcuni vedono il potenziale dei robot umanoidi nelle applicazioni mediche ed educative, poiché possono migliorare la nostra comprensione sia dei robot che di noi stessi. Brett Adcock, fondatore di Figure (AI Robotics), immagina un futuro in cui i robot umanoidi potrebbero svolgere una vasta gamma di ruoli, dall’ambito aziendale all’assistenza domiciliare all’esplorazione spaziale. Tuttavia, al momento, sembra che i robot per utilizzi generici siano più pronti per applicazioni pratiche rispetto a quanto proposto da Google DeepMind con il loro lavoro su RT-X.