Un team di ricercatori della Delft University of Technology ha sviluppato un drone che vola autonomamente utilizzando l’elaborazione delle immagini neuromorfica e il controllo basato sul funzionamento dei cervelli animali. I cervelli animali usano meno dati ed energia rispetto alle attuali reti neurali profonde che funzionano su GPU. I processori neuromorfici sono quindi molto adatti per piccoli droni poiché non necessitano di hardware e batterie pesanti. I risultati sono straordinari: durante il volo, la rete neurale profonda del drone elabora i dati fino a 64 volte più velocemente e consuma tre volte meno energia rispetto a una GPU.

Apprendimento dai cervelli animali: reti neurali a Spike

L’intelligenza artificiale può fornire ai robot autonomi l’intelligenza necessaria per le applicazioni nel mondo reale. Tuttavia, l’attuale AI si basa su reti neurali profonde che richiedono una notevole potenza di calcolo. I processori per eseguire le reti neurali profonde (GPU) consumano molta energia, un problema per piccoli robot come i droni volanti che possono trasportare risorse limitate.

I cervelli animali elaborano le informazioni in modo diverso dalle reti neurali su GPU. I neuroni biologici elaborano le informazioni in modo asincrono, comunicando principalmente tramite impulsi elettrici chiamati spike. L’invio di tali spike consuma energia, quindi il cervello minimizza gli spike, portando a un’elaborazione sparsa. I processori neuromorfici permettono di eseguire reti neurali a spike, risultando molto più veloci ed efficienti dal punto di vista energetico.

Prima Visione e controllo neuromorfici di un Drone Volante

In un articolo pubblicato su Science Robotics, i ricercatori dimostrano per la prima volta un drone che utilizza la visione e il controllo neuromorfici per il volo autonomo. Hanno sviluppato una rete neurale a spike che elabora i segnali da una fotocamera neuromorfica e fornisce comandi di controllo per determinare la posizione e la spinta del drone. La rete è stata implementata su un processore neuromorfico, il chip di ricerca neuromorfico Loihi di Intel, a bordo di un drone.

Con la sua visione e controllo neuromorfici, il drone può volare a diverse velocità in condizioni di luce variabili, da scure a luminose. Può persino volare con luci tremolanti, che fanno inviare alla fotocamera neuromorfica un gran numero di segnali non correlati al movimento.

Applicazioni future dell’AI Neuromorfica per Piccoli Robot

“L’AI neuromorfica permetterà a tutti i robot autonomi di essere più intelligenti,” afferma Guido de Croon, professore di droni bio-ispirati. “Ma è un fattore abilitante assoluto per piccoli robot autonomi.” All’Università di Tecnologia di Delft, i ricercatori lavorano su piccoli droni autonomi utilizzabili per applicazioni che vanno dal monitoraggio delle colture nelle serre al controllo delle scorte nei magazzini. I vantaggi dei piccoli droni includono sicurezza, capacità di navigare in ambienti stretti e costi ridotti, permettendo di essere dispiegati in sciami. La realizzazione di queste applicazioni dipenderà dall’ulteriore miniaturizzazione dell’hardware neuromorfico e dall’espansione delle capacità verso compiti più complessi come la navigazione.

Uno studio innovativo dell’Università dello Stato dell’Ohio esplora la fiducia nei confronti dei robot attraverso un’interazione particolare tra felini e tecnologia. Questa ricerca, condotta in collaborazione con artisti di Blast Theory, ha esaminato come i gatti reagiscono e interagiscono con un braccio robotico in un ambiente controllato, fornendo intuizioni sulla fiducia interspecie nei confronti delle macchine.

Dettagli dello Studio

L’esperimento, chiamato Cat Royale, si è svolto in un ambiente appositamente progettato dove tre gatti e un braccio robotico hanno convissuto per sei ore al giorno in un periodo di dodici giorni. L’installazione, parte di un progetto artistico, ha vinto un Webby Award per la sua esperienza creativa. L’obiettivo era osservare e analizzare come i gatti interagiscono con il robot e quale ambiente facilita una coesistenza armoniosa.

Caratteristiche dell’installazione

Il robot era programmato per eseguire attività come trascinare un giocattolo a forma di topo, sollevare un “uccello” di piume e offrire premi alimentari. Un’intelligenza artificiale è stata addestrata per personalizzare l’esperienza basandosi sulle preferenze di gioco individuate per ciascun gatto. Il design dell’ambiente includeva spazi sicuri da cui i gatti potevano osservare o avvicinarsi al robot, oltre a decorazioni che aiutavano il robot a riconoscere i gatti in avvicinamento.

Implicazioni della Ricerca

Questo studio non solo mette in luce l’importanza di considerare il design dell’ambiente in cui i robot operano, ma evidenzia anche la necessità di coinvolgimento umano per la manutenzione e il benessere degli animali. Le conclusioni suggeriscono che la fiducia nei robot può essere costruita attraverso interazioni positive e un ambiente ben progettato, aspetti fondamentali per il futuro della robotica in contesti multispecie.

La ricerca dimostra che la progettazione di mondi multispecie per robot, gatti e umani richiede un’approfondita considerazione di molti elementi, tra cui il benessere degli animali, il design dell’ambiente e le interazioni tecnologiche. Questi risultati possono influenzare il modo in cui i robot vengono integrati in ambienti domestici e altre aree della vita quotidiana, promuovendo una coesistenza armoniosa tra umani, animali e macchine. Scopri come uno studio innovativo ha utilizzato gatti e un braccio robotico per esplorare la fiducia interspecie nei robot, offrendo intuizioni sul design dei robot e sull’interazione in ambienti multispecie. Questo studio rappresenta un passo importante nella comprensione della dinamica di fiducia tra umani e robot, offrendo spunti fondamentali per i futuri sviluppi in questo campo emergente.

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.