Robotica
La robotica subacquea emerge come strumento chiave per l’esplorazione degli oceani
Tempo di lettura: 2 minuti. La robotica subacquea sta emergendo come uno strumento fondamentale per migliorare la conoscenza degli oceani. I veicoli in grado di scendere fino a 4.000 metri di profondità e l’applicazione dell’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando il modo in cui studiamo il mondo sottomarino.
L’esplorazione degli oceani è una sfida costante, ma la robotica subacquea sta emergendo come uno strumento chiave. Con veicoli capaci di raggiungere profondità fino a 4.000 metri e l’uso dell’apprendimento automatico, siamo ora in grado di studiare fenomeni come la cattura di CO2 da parte degli organismi marini, che aiuta a regolare i cambiamenti climatici.
L’uso dell’apprendimento automatico nella robotica subacquea
Il nuovo lavoro rivela che l’apprendimento per rinforzo, ampiamente utilizzato nel campo del controllo e della robotica, permette ai robot subacquei di apprendere quali azioni eseguire in ogni momento per raggiungere un obiettivo specifico. Queste politiche di azione corrispondono o migliorano, in certe circostanze, i metodi tradizionali basati sullo sviluppo analitico.
Ottimizzazione della traiettoria dei veicoli
“Questo tipo di apprendimento ci permette di addestrare una rete neurale per ottimizzare un compito specifico, che sarebbe molto difficile da realizzare altrimenti. Ad esempio, siamo stati in grado di dimostrare che è possibile ottimizzare la traiettoria di un veicolo per localizzare e tracciare oggetti in movimento sott’acqua,” spiega Ivan Masmitjà, autore principale dello studio.
Monitoraggio in tempo reale attraverso una rete di robot
Questi progressi permetteranno di approfondire lo studio di fenomeni ecologici come la migrazione o il movimento di molte specie marine utilizzando robot autonomi. Inoltre, sarà possibile monitorare altri strumenti oceanografici in tempo reale attraverso una rete di robot.
Applicazione dell’intelligenza artificiale per la localizzazione accurata
Le tecniche acustiche a distanza permettono di stimare la posizione di un oggetto considerando le misurazioni della distanza prese in punti diversi. L’applicazione dell’intelligenza artificiale e, in particolare, dell’apprendimento per rinforzo, permette di identificare i punti migliori e, quindi, la traiettoria ottimale da eseguire dal robot.
Futura ricerca e applicazioni complesse
Per la ricerca futura, il team studierà la possibilità di applicare gli stessi algoritmi per risolvere missioni più complicate, come l’uso di più veicoli per localizzare oggetti, rilevare fronti e termocline o l’upwelling cooperativo delle alghe attraverso tecniche di apprendimento per rinforzo multi-piattaforma.
Robotica
Come controllare dei Robot morbidi ? MIT ha un’idea geniale
Tempo di lettura: 2 minuti. I ricercatori del MIT sviluppano un nuovo metodo per controllare i robot morbidi trasformabili, permettendo cambiamenti dinamici della forma per vari compiti.
Un team di ricercatori del MIT ha sviluppato un nuovo metodo per controllare robot morbidi trasformabili che possono cambiare forma in modo dinamico. Questi robot, che potrebbero trovare applicazioni nell’assistenza sanitaria, nei dispositivi indossabili e nei sistemi industriali, presentano sfide uniche di controllo a causa della loro capacità di alterare completamente la propria forma.
Tecnologia e metodo di controllo
I ricercatori hanno creato un algoritmo di controllo che impara autonomamente come muovere, allungare e modellare un robot trasformabile per completare specifici compiti. Questo algoritmo è stato testato con successo su una serie di attività complesse che richiedono cambiamenti di forma multipli. Ad esempio, in uno dei test, il robot doveva ridurre la sua altezza mentre cresceva due piccole gambe per passare attraverso un tubo stretto, poi “retrarre” le gambe e allungare il suo corpo per aprire il coperchio del tubo.
Simulatore DittoGym
Per testare ulteriormente l’efficacia del loro algoritmo, i ricercatori hanno sviluppato un ambiente di simulazione chiamato DittoGym. Questo ambiente presenta otto compiti che valutano la capacità di un robot trasformabile di cambiare forma dinamicamente. Le sfide includono navigare attorno agli ostacoli per raggiungere un punto specifico e cambiare forma per imitare lettere dell’alfabeto o oggetti come stelle.
Implicazioni e potenziali applicazioni
Mentre i robot trasformabili sono ancora in una fase iniziale di sviluppo, la tecnica del MIT potrebbe un giorno consentire la creazione di robot a scopo generale capaci di adattare le loro forme per compiere una vasta gamma di compiti. Questi avanzamenti potrebbero rivoluzionare settori come la medicina, dove robot simili potrebbero essere utilizzati per procedure invasive minime, o nell’industria per compiti che richiedono una grande adattabilità.
Il lavoro del MIT non solo spinge i confini del possibile nel campo dei robot morbidi e trasformabili, ma offre anche nuove prospettive su come questi sistemi possano essere controllati più efficacemente, aprendo la strada a future innovazioni e applicazioni pratiche.
Robotica
Tesla Optimus, il nuovo video visto con attenzione
Tempo di lettura: < 1 minuto. Tesla pubblica su Twitter/X un nuovo video del proprio automa “Optimus” mentre smista delle batterie. Video molto impressionante che sta facendo il video del mondo.
Tesla pubblica su Twitter/X un nuovo video del proprio automa “Optimus” mentre smista delle batterie. Video molto impressionante che sta facendo il video del mondo.
In alcuni passaggi veloci del video si osserva la stessa scena da un’angolazione diversa dove si vede che il nostro caro amico Optimus in realtà viene controllato da un operatore.
Non sappiamo se il robot sia capace già di svolgere tutte le operazioni in completa autonomia, quello che è sicuro è che sia in fase di addestramento.
Esseri umani svolgono le operazioni controllando l’automa e tutta una serie di informazioni relative ai movimenti vengono salvate e riutilizzate per addestrare i modelli di Intelligenza Artificiale che saranno poi messi alla prova in operazioni autonome.
La corsa al video
Altri produttori di robot pubblicano ogni tanto dei video sbalorditivi. Questo credo che comporti sia un senso di sfida nei confronti della concorrenza, ma sicuramente un segnale capace di deviare milioni di euro di investimenti da parte dei fondi che vogliono accaparrarsi quote nelle startup più promettenti nel campo della robotica.
Robotica
Sistema robotico innovativo per l’alimentazione assistita
Tempo di lettura: 2 minuti. Nuovo sistema robotico sviluppato dalla Cornell University può assistere l’alimentazione di persone con gravi limitazioni motorie.
Ricercatori della Cornell University hanno sviluppato un sistema robotico avanzato per l’alimentazione assistita con gravi limitazioni motorie, utilizzando visione artificiale, apprendimento automatico e sensoristica multimodale. Questo sistema promette di migliorare notevolmente la qualità della vita per individui affetti da lesioni al midollo spinale, paralisi cerebrale e sclerosi multipla.
Dettagli della tecnologia
Il sistema, presentato con un articolo intitolato “Feel the Bite: Robot-Assisted Inside-Mouth Bite Transfer using Robust Mouth Perception and Physical Interaction-Aware Control”, è stato riconosciuto con una menzione d’onore per il miglior articolo durante la conferenza Human Robot Interaction tenutasi a Boulder, Colorado. Il sistema si distingue per la sua capacità di adattarsi in tempo reale ai movimenti del paziente e per la sensibilità alle interazioni fisiche, permettendo un’alimentazione precisa e sicura.
Sfide e innovazioni
Alimentare roboticamente individui con severe limitazioni motorie presenta sfide uniche, poiché molti non possono inclinarsi in avanti e necessitano che il cibo venga posizionato direttamente nella bocca. Il sistema utilizza un braccio robotico multiarticolato dotato di un utensile personalizzato che può rilevare le forze applicate. Una delle maggiori sfide è gestire la fase finale del movimento, ossia il trasferimento del boccone all’interno della bocca, che spesso è complicata da aperture limitate della bocca e spasmi muscolari involontari.
Funzionamento del Sistema
Il sistema è equipaggiato con tracciamento della bocca in tempo reale che si adatta ai movimenti del paziente e un meccanismo di risposta dinamica che permette al robot di rilevare la natura delle interazioni fisiche man mano che si verificano. Ciò consente al sistema di distinguere tra spasmi improvvisi, morsi intenzionali e tentativi dell’utente di manipolare l’utensile con la lingua.
Test e risultati
Il sistema è stato testato con successo su 13 individui con diverse condizioni mediche in tre diverse località: il laboratorio EmPRISE sulla Cornell Ithaca campus, un centro medico a New York City e la casa di un paziente nel Connecticut. I partecipanti hanno trovato il sistema sicuro e confortevole. Questo rappresenta una delle valutazioni real-world più estese di un sistema robotico autonomo di alimentazione assistita.
Impatto e prospettive future
Questo sistema non solo migliora l’autonomia e la qualità della vita dei pazienti, ma ha anche un impatto emotivo significativo sui caregiver e sui familiari dei pazienti. Durante una sessione, i genitori di una ragazza con schizencefalia quadriplegica hanno assistito alla sua capacità di nutrirsi autonomamente usando il sistema, un momento di grande emozione e trionfo.
Questo sviluppo rappresenta un passo significativo nel campo della robotica assistiva, dimostrando il potenziale di migliorare sostanzialmente la vita di persone con gravi disabilità motorie. Con ulteriori ricerche e sviluppo, il sistema promette di espandere le sue applicazioni e di rendere l’alimentazione un’esperienza più indipendente e dignitosa per molti.
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