Sommario
Gli ingegneri dell’Università della California, San Diego, hanno addestrato un robot umanoide a imparare e eseguire con facilità una varietà di movimenti espressivi, inclusi semplici routine di danza e gesti come salutare, dare il cinque e abbracciare, mantenendo allo stesso tempo un’andatura stabile su terreni diversi.
Innovazioni nella Robotica Umanoide
L’aumentata espressività e agilità di questo robot umanoide apre la strada al miglioramento delle interazioni uomo-robot in ambienti come linee di assemblaggio in fabbrica, ospedali e case, dove i robot potrebbero operare in sicurezza accanto agli umani o persino sostituirli in ambienti pericolosi come laboratori o siti di disastri.
Obiettivi e Prospettive
“Attraverso movimenti corporei espressivi e più simili a quelli umani, miriamo a costruire fiducia e a mostrare il potenziale dei robot di coesistere in armonia con gli esseri umani,” ha dichiarato Xiaolong Wang, professore nel Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica presso la Jacobs School of Engineering della UC San Diego. “Stiamo lavorando per contribuire a rimodellare le percezioni pubbliche dei robot come amichevoli e collaborativi piuttosto che terrificanti come il Terminator.”
Wang e il suo team presenteranno il loro lavoro alla conferenza “Robotics: Science and Systems” del 2024, che si terrà dal 15 al 19 luglio a Delft, nei Paesi Bassi.
Metodologia di Addestramento
Il robot è stato addestrato su una vasta gamma di movimenti corporei umani, permettendogli di generalizzare nuovi movimenti e imitarli con facilità. Proprio come uno studente di danza che impara rapidamente, il robot può apprendere nuove routine e gesti in modo rapido.
Per addestrare il loro robot, il team ha utilizzato una vasta raccolta di dati di motion capture e video di danza. La loro tecnica prevedeva l’addestramento separato del corpo superiore e inferiore. Questo approccio ha permesso al corpo superiore del robot di replicare vari movimenti di riferimento, come danzare e dare il cinque, mentre le sue gambe si concentravano su un movimento di passo stabile per mantenere l’equilibrio e attraversare diversi terreni.
Operazioni e Futuro
Attualmente, i movimenti del robot sono diretti da un operatore umano utilizzando un controller di gioco, che ne determina velocità, direzione e movimenti specifici. Il team immagina una futura versione dotata di una fotocamera che permetterà al robot di eseguire compiti e navigare su terreni in modo completamente autonomo.
Il team si sta ora concentrando sul miglioramento del design del robot per affrontare compiti più complessi e dettagliati. “Estendendo le capacità del corpo superiore, possiamo ampliare la gamma di movimenti e gesti che il robot può eseguire,” ha detto Wang.
Riferimenti e Collaboratori
Il lavoro è stato documentato nel paper intitolato “Expressive Whole-Body Control for Humanoid Robots“. Tra gli autori figurano Xuxin Cheng, Yandong Ji, Junming Chen e Ruihan Yang, dell’UC San Diego, e Ge Yang del Massachusetts Institute of Technology.
Quanto sono avversi al rischio gli umani quando interagiscono con i Robot?
Durante la pandemia, i ricercatori dell’Università della California, San Diego, hanno condotto uno studio per comprendere meglio quanto siano avversi al rischio gli umani quando interagiscono con i robot. Utilizzando modelli di economia comportamentale, hanno progettato un esperimento online in cui i partecipanti dovevano prendere decisioni in un contesto simulato.
L’Esperimento
I soggetti dello studio, per lo più studenti di laurea e post-laurea in materie STEM, hanno partecipato a un gioco in cui agivano come acquirenti di Instacart. Dovevano scegliere tra tre diversi percorsi per raggiungere il reparto latte in un negozio di alimentari. Ogni percorso poteva richiedere dai cinque ai venti minuti, e alcuni li avrebbero portati vicino a persone con COVID-19, compreso uno con un caso grave. I percorsi presentavano diversi livelli di rischio di essere tossiti da qualcuno con COVID-19. Il percorso più breve li metteva in contatto con il maggior numero di persone malate, ma gli acquirenti venivano premiati per aver raggiunto rapidamente il loro obiettivo.
Risultati Inaspettati
I ricercatori sono rimasti sorpresi nel vedere che le persone sottovalutavano costantemente nei loro riscontri la loro disponibilità a correre rischi di essere in stretta prossimità con acquirenti infetti da COVID-19. “Se c’è una ricompensa, le persone non si preoccupano di correre rischi,” ha detto Suresh, uno dei ricercatori.
Utilizzo della Teoria del Prospetto
Per programmare i robot a interagire con gli umani, i ricercatori hanno deciso di fare affidamento sulla teoria del prospetto, un modello di economia comportamentale sviluppato da Daniel Kahneman, premio Nobel per l’economia nel 2002. La teoria sostiene che le persone valutano le perdite e i guadagni rispetto a un punto di riferimento, e sentono le perdite più intensamente rispetto ai guadagni. Ad esempio, le persone preferiscono ricevere $450 piuttosto che scommettere su qualcosa che ha una probabilità del 50% di far vincere loro $1100.
Applicazione dei Risultati
Nell’esperimento, i soggetti si concentravano sull’ottenere la ricompensa per aver completato il compito rapidamente, che era certa, invece di considerare il rischio potenziale di contrarre il COVID-19. Questo comportamento ha fornito preziose indicazioni su come programmare i robot per interagire con gli umani in modo da minimizzare i rischi percepiti e massimizzare la fiducia.
Lo studio evidenzia che, se c’è una ricompensa certa, gli umani sono disposti a correre rischi significativi. Questa scoperta è fondamentale per lo sviluppo di robot che possano lavorare efficacemente e in sicurezza accanto agli umani, specialmente in ambienti ad alto rischio come ospedali o siti di emergenza e la danza può essere una soluzione.
