L’intelligenza artificiale è stata notevolmente migliorata nel corso degli anni, permettendo anche di creare device completamente automatizzati, come i robot. Nello specifico, gli informatici hanno cercato di utilizzare approcci di apprendimento per rinforzo (RL) per addestrare i robot a navigare in modo efficiente nel loro ambiente e completare una varietà di compiti di base. Tuttavia, è una pratica abbastanza impegnativa. I ricercatori della Aalto University e della Ote Robotics hanno recentemente creato RealAnt, un robot a quattro zampe a basso costo che può essere utilizzato efficacemente per testare e implementare algoritmi RL. Scopriamo di più in merito.
L’innovativo robot RealAnt
“Le prime ispirazioni per il nostro lavoro sono stati gli studi di RL che hanno dimostrato con successo di imparare a camminare da zero su simulazioni di robot quadrupedi e umanoidi simili a formiche”, ha detto Jussi Sainio, co-fondatore di Ote Robotics. “La premessa alla base degli algoritmi RL è che programmare un robot per svolgere le attività diventa molto più facile e più naturale: è sufficiente definire le misurazioni dei sensori disponibili, le azioni motorie, quindi impostare un obiettivo e collegarle tutte a un apprendimento di rinforzo algoritmo, che calcola il resto.”
Inizialmente, gli algoritmi RL avrebbero funzionato bene solo se fossero stati addestrati su simulazioni di robot per migliaia di ore. Recentemente, tuttavia, gli informatici sono stati in grado di insegnare a robot quadrupedi ispirati alle formiche a camminare utilizzando pochissimi dati di allenamento, raggiungendo quella che è nota come un’elevata efficienza del campione. Ciò ha reso possibile l’addestramento diretto dei robot nel mondo reale, eliminando la necessità di un addestramento basato sulla simulazione.
L’obiettivo principale del recente lavoro degli scienziati era creare una piattaforma robotica semplice ea basso costo basata sulle soluzioni RL di base esistenti. Una tale piattaforma consentirebbe a più ricercatori di costruire e testare robot autonomi in grado di completare una serie di attività di base nel mondo reale. RealAnt sembra soddisfare a pieno tutto ciò.
Foto by Ote Robotics Ltd