Nuovo Sistema di Controllo per Robot Umanoidi da U.C. Berkeley
Ricercatori dell’Università della California, Berkeley, hanno sviluppato un sistema di controllo versatile per robot umanoidi, che permette loro di navigare con abilità in vari terreni e di fronteggiare ostacoli. Ispirandosi ai quadri di apprendimento profondo che hanno trasformato i modelli di linguaggio su larga scala (LLM), questo sistema IA si basa su un principio semplice: l’analisi delle osservazioni recenti può aiutare a prevedere stati e azioni futuri.
Prestazioni Robuste in Ambienti Reali
Nonostante sia stato addestrato interamente in simulazione, il sistema mostra prestazioni solide in ambienti reali e imprevedibili. Analizzando le proprie interazioni passate, l’IA affina dinamicamente il suo comportamento per affrontare efficacemente scenari mai incontrati durante la fase di addestramento.
Un Robot per Tutti i Terreni
I robot umanoidi, progettati a nostra immagine, promettono di diventare assistenti preziosi, capaci di navigare nel mondo e di aiutare in varie attività fisiche e cognitive. Tuttavia, creare robot umanoidi versatili presenta molte sfide, incluso lo sviluppo di un sistema di controllo flessibile.
I sistemi di controllo tradizionali in robotica sono stati spesso inflessibili, progettati per compiti specifici e incapaci di affrontare l’imprevedibilità dei terreni e delle condizioni visive del mondo reale. Questa rigidità limita la loro utilità, confinandoli a ambienti controllati.
Metodi di Apprendimento per il Controllo Robotico
Di conseguenza, si sta sviluppando un crescente interesse per i metodi basati sull’apprendimento per il controllo robotico. Questi sistemi di controllo possono adattare dinamicamente il loro comportamento in base ai dati ottenuti da simulazioni o interazioni dirette con l’ambiente.
Il nuovo sistema di controllo creato dagli scienziati di U.C. Berkeley promette di guidare i robot umanoidi attraverso diverse situazioni con facilità. Il sistema, implementato su Digit, un robot umanoide polivalente di dimensioni reali, dimostra notevoli capacità di camminata all’aperto, navigando in modo affidabile attraverso ambienti umani quotidiani come marciapiedi, piste da corsa e campi aperti. La capacità di adattamento del robot si estende al gestire vari terreni, come cemento, gomma e erba, senza cadere.
Resistenza del Robot a Disturbi
La resilienza del robot ai disturbi è stata ampiamente testata. È in grado di gestire passi imprevisti, oggetti casuali sul suo percorso e persino oggetti lanciati nella sua direzione. Il robot mantiene anche la sua postura e stabilità quando viene spinto o tirato, fronteggiando tali interruzioni.
Controllo Robotico con Transformer
Mentre esistono diversi robot umanoidi capaci di imprese impressionanti, l’aspetto interessante di questo nuovo sistema è il processo di addestramento e implementazione del modello IA.
Il modello di controllo è stato addestrato esclusivamente in simulazione su migliaia di domini e decine di miliardi di scenari all’interno di Isaac Gym, un ambiente di simulazione fisica basato su GPU ad alte prestazioni. Questa vasta esperienza simulata è stata poi trasferita nel mondo reale senza bisogno di ulteriori affinamenti, un processo noto come trasferimento sim-to-real. Sorprendentemente, il sistema ha dimostrato capacità emergenti durante l’operazione nel mondo reale, gestendo scenari complessi come la navigazione di gradini, non coperti esplicitamente durante l’addestramento.
Al centro di questo sistema c’è un “transformer causale”, un modello di apprendimento profondo che elabora la storia delle osservazioni e delle azioni propriocettive. Questo transformer è eccellente nel discernere la rilevanza di informazioni specifiche, come schemi di andatura e stati di contatto, per le osservazioni del robot.
I transformer, noti per la loro efficacia nei modelli di linguaggio su larga scala, possiedono una capacità innata di prevedere elementi successivi in sequenze di dati estese. Il transformer causale impiegato qui è abile nell’apprendere da sequenze di osservazioni e azioni, permettendogli di prevedere le conseguenze delle azioni con alta precisione e modificare il suo comportamento per raggiungere stati futuri più favorevoli.
Il Futuro dei Transformer nella Robotica
L’ultimo anno ha visto i transformer diventare un asset significativo per la comunità robotica, con diversi modelli che utilizzano la loro versatilità per potenziare i robot in varie capacità. I benefici dei transformer includono il miglioramento della codifica e del mix di diverse modalità, nonché la traduzione di istruzioni in linguaggio naturale in passaggi di pianificazione specifici per i robot.
“Il nostro obiettivo è che i transformer possano facilitare i progressi futuri nell’apprendimento di approcci per la locomozione umanoide nel mondo reale,” concludono i ricercatori.
