Il concetto di macchine autonome risale al Medioevo, ma la ricerca sull’uso pratico e potenziale dei robot è iniziata solo nel 20 ° secolo. Oggi ci sono numerosi studiosi, inventori, ingegneri e tecnici che stanno lavorando per sviluppare macchine che imitano il comportamento umano e gestiscono le attività in modo simile all’uomo.
Mentre l’intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nello sviluppo e nel progresso della robotica , l’ascesa dei robot per uso generale pone una domanda se la robotica abbia iniziato a ritardare l’IA. Le persone spesso confondono la robotica per l’automazione industriale, il mondo accademico e la ricerca. Mentre per la maggior parte dei robot di ricerca di fascia alta, l’apprendimento approfondito è incorporato in essi come oggetti collegati alla visione artificiale, rilevamento di caratteristiche e classificazione, i robot industriali stanno iniziando a includere la maturità del rilevamento e della classificazione di oggetti basati su telecamere.
Lo scopo della visione artificiale può variare, come migliorare la localizzazione e la mappatura identificando le caratteristiche nell’ambiente. Ciò comporta un problema computazionale di creazione o aggiornamento continuo di una mappa di un ambiente sconosciuto, mantenendo contemporaneamente la traccia della posizione di un agente all’interno dell’ambiente. Per i robot statici, di solito utilizzano il rilevamento degli oggetti per il prelievo e la segmentazione e la classificazione per posizionare o impilare correttamente gli oggetti.
La mancanza di intelligenza artificiale rende i robot non competitivi rispetto agli operai umani ?
Le mani umane ci consentono di risolvere una vasta gamma di attività e un’utilità simile è stata tentata di replicarsi nei robot per oltre 60 anni. Le aziende hanno progettato pinze separate per ogni attività, il che rappresenta una lacuna nella robotica per una pinza intelligente in grado di riconoscere e raccogliere vari oggetti in modo efficiente. La moderna industria manifatturiera richiede maggiore flessibilità ed efficienza per poter avvicinarsi alla sostituzione degli umani.
Mentre molti team di ricerca di grandi aziende tecnologiche e università stanno lavorando su armi robotiche utilizzando la formazione sulla simulazione e l’apprendimento del rinforzo per l’automazione di fabbrica, c’è molto margine di miglioramento.
Ad esempio, Amazon ha adottato la robotica nei suoi magazzini in un ambiente limitato, strutturato attorno all’esecuzione di compiti specifici. Inoltre, Amazon Picking Challenge ha sfidato i robot a costruire un robot in grado di raccogliere e riporre 12 prodotti da uno scaffale in una borsa. È stato fatto per automatizzare i suoi processi di deposito.
C’è anche molta ricerca sulla produzione di mani robotiche abili, ma non è adatto per applicazioni industriali, che richiede ai robot di riconoscere molti oggetti diversi e selezionare la presa appropriata. Ad esempio, possiamo vedere OpenAI che risolve con successo il cubo di Rubik con le dita delle mani del robot in un ambiente non banale.
In che modo OpenAI ha integrato l’IA con la robotica per risolvere un problema complesso ?
OpenAI ha utilizzato reti neurali per risolvere un cubo di Rubik con una mano robotica simile ad un uomo. Hanno addestrato le reti neurali interamente alla simulazione, usando l’ apprendimento per rinforzo . Ciò è stato abbinato a una nuova tecnica inventata da OpenAI chiamata Automatic Domain Randomization (ADR), che ha aiutato ad addestrare il sistema a gestire situazioni a cui non ha mai assistito durante l’addestramento, come essere spinto da un peluche. Ciò ha dimostrato che l’uso dell’apprendimento per rinforzo può far sì che i robot affrontino situazioni complesse.
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Secondo il blog OpenAI , ricercatori e ingegneri hanno lavorato diversi decenni nel tentativo di sviluppare hardware robotico per scopi generici, ma solo con un successo limitato a causa dei loro alti gradi di libertà. E il nuovo hardware è una grande sfida nella robotica stessa. Anche nel caso della mano del robot OpenAI, l’hardware utilizzato non era nuovo, ed era in circolazione da 15 anni. La società ha dichiarato che solo l’approccio software era nuovo.
L’intelligenza artificiale aperta ha cercato di addestrare la mano robotica simile all’uomo per risolvere il cubo di Rubik dal 2017. Si basava in gran parte sul presupposto che l’addestramento di una mano robotica per eseguire complesse attività di manipolazione può gettare le basi per robot di uso generale. Mentre Open AI potrebbe risolvere il cubo di Rubik in simulazione dopo alcuni mesi, in termini di hardware, il robot ha impiegato un altro anno per manipolare il blocco . Tuttavia, potrebbe risolvere l’attività solo il 20% delle volte. L’esperimento ha avuto successo, ma ha dimostrato quanto sia complesso e stimolante sviluppare una mano umana che possa sostituire gli esseri umani reali in vari compiti.
L’intelligenza artificiale aiuta nella robotica evolutiva, ma ci sono sfide
Mentre ingegneri e professionisti dell’intelligenza artificiale stanno sviluppando robotica evolutiva utilizzando sistemi di classificazione di apprendimento e apprendimento di rinforzo, possono essere necessari molto tempo e risorse e strumenti hardware per renderlo realtà. I ricercatori stanno usando tecniche di simulazione per creare robot migliori ed esplorare la natura dell’evoluzione.
Poiché il processo richiede spesso la simulazione di più generazioni di robot, questa tecnica può essere eseguita utilizzando un pacchetto software di simulazione robot, quindi sperimentata su robot reali una volta che gli algoritmi evoluti sono abbastanza affidabili. D’altra parte, il problema con l’addestramento di simulazione è che anche piccole discrepanze tra la simulazione e la realtà – come la dimensione delle cornici del cubo o qualche altra parte nella mano robotica – possono deteriorare significativamente le prestazioni di un modello nel mondo reale, anche con molta randomizzazione del dominio durante l’allenamento.
Gli argomenti di cui sopra suggeriscono che mentre la robotica ha visto un drastico miglioramento nel corso degli anni, deve ancora essere esplorata l’infusione di AI in esso. Anche nei casi in cui è stato utilizzato, esiste un margine di miglioramento.
