La robotica si trova di fronte a una sfida cruciale: come addestrare robot multiuso in grado di svolgere diverse attività in ambienti diversi. La chiave sta nell’accesso a enormi quantità di dati provenienti da varie fonti, ma l’eterogeneità di questi dati rende difficile integrarli in un unico modello di apprendimento automatico.
I ricercatori del MIT hanno sviluppato una soluzione innovativa chiamata Policy Composition (PoCo). Questa tecnica combina diverse fonti di dati, come immagini, dati tattili e dimostrazioni umane, utilizzando modelli di diffusione, un tipo di intelligenza artificiale generativa.
PoCo inizia addestrando modelli di diffusione individuali su compiti e set di dati specifici. Ogni modello impara una strategia, o “politica”, per completare un compito specifico. Queste politiche vengono poi combinate per creare una politica generale in grado di gestire più attività e situazioni.
I vantaggi di PoCo sono evidenti: i robot addestrati con questa tecnica hanno dimostrato un miglioramento del 20% nelle prestazioni rispetto ai metodi tradizionali. Inoltre, PoCo è versatile e adattabile, consentendo ai robot di combinare politiche diverse per ottenere il meglio da ogni situazione.
Gli esperimenti condotti su bracci robotici hanno confermato l’efficacia di PoCo sia in simulazioni che nel mondo reale. I robot addestrati con PoCo hanno eseguito compiti come martellare un chiodo o lanciare un oggetto con una spatola in modo più efficiente rispetto ai robot addestrati con metodi tradizionali.
Il futuro di PoCo è promettente. I ricercatori prevedono di applicarlo a compiti più complessi e di incorporare set di dati ancora più ampi. L’obiettivo finale è creare robot veramente versatili e intelligenti in grado di adattarsi a qualsiasi situazione e svolgere una vasta gamma di compiti.
La tecnica PoCo rappresenta un passo avanti significativo verso questo obiettivo. Combinando dati provenienti da diverse fonti e addestrando i robot a svolgere più compiti, PoCo apre la strada a una nuova generazione di robot più intelligenti, adattabili e utili in una varietà di settori.