Negli ultimi tempi, la robotica ha fatto passi da gigante grazie ai rapidi avanzamenti nell’intelligenza artificiale generativa.
Molte delle principali aziende del settore tecnologico e i centri di ricerca stanno sfruttando l’intelligenza artificiale generativa per superare le sfide che hanno precedentemente ostacolato la diffusione della robotica oltre l’industria pesante e gli ambienti di ricerca.
Uno degli ostacoli è l’addestramento dei robot in condizioni reali. È un processo lento, costoso e limitato da vari fattori, come problemi di sicurezza e l’accesso a diverse situazioni per un training completo.
Per superare queste difficoltà, gli esperti si stanno rivolgendo a ambienti virtuali per l’addestramento. Sebbene efficace, questa strategia presenta delle sfide. Creare simulazioni dettagliate può essere dispendioso e spesso queste mancano dei dettagli presenti nel mondo reale, creando un divario tra simulazione e realtà.
Grazie ai modelli generativi, si sta colmando questa lacuna. Ad esempio, i modelli NeRF possono trasformare scene 2D in oggetti 3D, rendendo più agevole la creazione di ambienti di addestramento. Nvidia e altre aziende stanno sfruttando questa tecnologia per avanzare nella ricerca robotica.
Ma la sfida non si ferma qui. Migliorare l’interazione tra uomo e robot è un altro grande obiettivo. Grazie a modelli come PaLM-E di Google, i robot ora possono comprendere meglio i comandi umani, combinando linguaggio e visualizzazione. E Google non è l’unica azienda ad investire in questa direzione: il loro modello RT-2 sta spingendo i limiti di ciò che i robot possono fare attraverso l’addestramento su grandi set di dati.
Parlando di set di dati, l’universo robotico ne è ricco, ma spesso questi sono frammentati e eterogenei. Qui entra in gioco RT-X, un’iniziativa collaborativa tra DeepMind e molti altri istituti di ricerca. Lo scopo? Creare un’intelligenza artificiale versatile per una vasta gamma di robot e attività.
Infine, i modelli generativi non si limitano solo alla ricerca e all’addestramento. Nvidia’s Eureka, ad esempio, utilizza l’IA generativa per scrivere codice, specialmente per modelli di ricompensa, semplificando ulteriormente l’addestramento robotico.
In sintesi, l’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il mondo della robotica, e con questi rapidi progressi, i robot stanno diventando sempre più integrati nella nostra vita quotidiana.