Un team di ricercatori del MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) e del The AI Institute ha presentato un nuovo algoritmo che consente ai robot di migliorare in maniera autonoma le proprie abilità attraverso la pratica. Questa scoperta, svelata durante la conferenza Robotics: Science and Systems, rappresenta un passo significativo nel campo della robotica e dell’intelligenza artificiale.
L’algoritmo EES, per l’apprendimento robotico autonomo
Denominato “Estimate, Extrapolate, and Situate” (EES), l’algoritmo simula il processo di apprendimento umano. Il robot, infatti, inizia utilizzando il suo sistema di visione per analizzare l’ambiente e il compito da svolgere. Successivamente, stima le proprie capacità di eseguire specifiche azioni e, se necessario, avvia una fase di pratica per migliorare le proprie prestazioni.
I ricercatori hanno testato EES sul robot quadrupede Spot di Boston Dynamics, noto per la sua versatilità in vari compiti. Durante un esperimento, Spot ha appreso a posizionare in modo sicuro una palla e un anello su un tavolo inclinato in sole tre ore. In un altro test, il robot ha affinato la sua abilità di spazzare il pavimento dopo appena due ore di sessioni di pratica mirata. Questi risultati sono notevolmente superiori rispetto ai metodi tradizionali, che avrebbero richiesto oltre dieci ore per raggiungere lo stesso livello di competenza.
Danfei Xu, professore al Georgia Tech e ricercatore di Nvidia AI, ha commentato l’importanza di questa innovazione: “Consentire ai robot di imparare autonomamente è incredibilmente utile, ma estremamente complesso. In futuro, i robot domestici saranno comuni nelle famiglie e dovranno svolgere una varietà di compiti. Non possiamo programmare tutto in anticipo, quindi è fondamentale che possano imparare sul campo”.
I ricercatori guardano già al futuro, pianificando di integrare simulatori che combinino sessioni di pratica virtuali e fisiche, con l’intento di accelerare ulteriormente il processo di apprendimento. Inoltre, stanno sviluppando algoritmi in grado di analizzare sequenze di tentativi, piuttosto che concentrarsi solo su abilità isolate.
Per un futuro con robot sempre più indipendenti
Questa tecnologia promette di creare robot capaci di migliorare continuamente le proprie prestazioni in contesti variabili, da fabbriche a case, fino a ospedali. Con un “dojo digitale” come EES, i robot del futuro potrebbero apprendere nuove abilità con la stessa facilità degli esseri umani, grazie alla pratica. In questo modo, la ricerca apre a nuove prospettive nel campo della robotica, rendendo i robot più adattabili e autonomi, una competenza cruciale per il loro impiego in ambienti sempre più diversificati.