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Robotica

Simulazioni AI migliorano le prestazioni umane negli Esoscheletri Robotici

Tempo di lettura: 2 minuti. Simulazioni AI migliorano gli esoscheletri robotici, riducendo il consumo energetico umano e aumentando l’efficienza.

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Ricercatori hanno dimostrato un nuovo metodo che sfrutta l’intelligenza artificiale (AI) e le simulazioni al computer per addestrare esoscheletri robotici a supportare autonomamente gli utenti nel risparmiare energia durante camminate, corse e salite di scale.

Metodologia innovativa di addestramento

Questo lavoro propone e dimostra un nuovo framework di apprendimento automatico che colma il divario tra simulazione e realtà per controllare autonomamente robot indossabili, migliorando la mobilità e la salute degli esseri umani,” afferma Hao Su, autore corrispondente di un articolo pubblicato su Nature.

“Gli esoscheletri hanno un potenziale enorme per migliorare le prestazioni locomotive umane,” dice Su, professore associato di ingegneria meccanica e aerospaziale alla North Carolina State University. Tuttavia, il loro sviluppo è limitato dai lunghi test umani necessari e dalle leggi di controllo artigianali.

L’idea chiave è che l’AI incorporata in un esoscheletro portatile impara come aiutare le persone a camminare, correre o salire le scale attraverso una simulazione al computer, senza richiedere esperimenti. Gli utenti possono quindi utilizzare immediatamente gli esoscheletri, senza bisogno di lunghe sessioni di addestramento.

Risparmio energetico e prestazioni migliorate

In test con soggetti umani, i ricercatori hanno scoperto che i partecipanti hanno usato il 24,3% di energia metabolica in meno durante la camminata con l’esoscheletro rispetto a quando non lo indossavano. L’uso dell’energia è diminuito del 13,1% durante la corsa e del 15,4% durante la salita delle scale.

“È importante notare che queste riduzioni energetiche confrontano le prestazioni dell’esoscheletro robotico con quelle di un utente che non indossa un esoscheletro,” dice Su. Questo metodo mostra un vero risparmio energetico grazie all’esoscheletro.

Applicazioni future

Sebbene questo studio si sia concentrato su persone senza disabilità, il nuovo metodo può essere applicato anche agli esoscheletri robotici destinati ad aiutare persone con difficoltà motorie.

“Il nostro framework potrebbe offrire una strategia generalizzabile e scalabile per lo sviluppo rapido e l’adozione diffusa di vari robot assistivi sia per persone abili che per quelle con disabilità motorie,” dice Su. “Siamo nelle prime fasi di test delle prestazioni del nuovo metodo in esoscheletri robotici utilizzati da anziani e persone con condizioni neurologiche, come la paralisi cerebrale. Inoltre, siamo interessati a esplorare come il metodo possa migliorare le prestazioni dei dispositivi protesici robotici per le popolazioni amputate.”

L’articolo, “Experiment-free Exoskeleton Assistance Via Learning in Simulation,” è pubblicato su Nature. Gli autori includono Menghan Jiang, Junxi Zhu, Israel Dominguez Silva, Sainan Zhang, Shuangyue Yu, Tian Wang, Elliott Rouse, Bolei Zhou, Hyunwoo Yuk e Xianlian Zhou. Per maggiori dettagli, è possibile visionare il video degli esoscheletri robotici qui.

Questo progetto è stato supportato dalla National Science Foundation, dal National Institute on Disability, Independent Living, and Rehabilitation Research e dal National Institutes of Health. Su e Luo sono co-inventori di proprietà intellettuale relative al controller discusso in questo lavoro e Su è co-fondatore di Picasso Intelligence, LLC, che sviluppa esoscheletri.

Robotica

Robot umanoidi migliorare le interazioni con gli umani con la danza

Tempo di lettura: 4 minuti. UC San Diego esplora come i movimenti espressivi e la percezione del rischio influenzino le interazioni uomo-robot, promettendo più sicurezza

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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.

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Robotica

Ubuntu Robotics apre al futuro dell’AI

Tempo di lettura: 3 minuti. Ubuntu entra nella robotica e nell’integrazione dell’IA: capacità, strumenti e contributi di Robotics alla costruzione di macchine intelligenti

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Nel mondo tecnologico in rapida evoluzione, la robotica e l’intelligenza artificiale (IA) sono diventati punti focali di innovazione, guidando cambiamenti significativi in vari settori. Man mano che queste tecnologie avanzano, la necessità di sistemi operativi robusti, scalabili e versatili diventa sempre più evidente. Ubuntu, tradizionalmente noto per le sue prestazioni solide su desktop e server, è emerso come un attore chiave in questa rivoluzione. Questo articolo esplora Ubuntu Robotics, delineandone le capacità, gli strumenti e i contributi alla costruzione di macchine intelligenti.

Che cos’è Ubuntu Robotics?

Ubuntu Robotics si riferisce all’uso del sistema operativo Ubuntu come base per lo sviluppo e l’operazione di sistemi robotici. È un’estensione della popolare distribuzione Linux, adattata per soddisfare le rigorose esigenze della robotica moderna. Ubuntu offre un ambiente stabile, sicuro e flessibile, ideale per gestire applicazioni robotiche complesse che richiedono elaborazione in tempo reale, gestione intensiva dei dati e connettività multistrato.

Contesto Storico Il percorso di Ubuntu, da una distribuzione Linux user-friendly a una potenza per l’innovazione robotica, è notevole. Inizialmente progettato per offrire un’esperienza desktop affidabile e intuitiva, Ubuntu ha ampliato le sue capacità ai server, al cloud e ora alla robotica. Questa transizione è stata facilitata dalla spinta della comunità di sviluppatori per un sistema operativo in grado di gestire in modo affidabile i compiti intricati e spesso intensivi di risorse che la robotica moderna richiede.

Caratteristiche Chiave Ubuntu si distingue nella robotica grazie a:

  • Stabilità e Affidabilità: Critiche per applicazioni che richiedono un funzionamento continuo.
  • Supporto Estensivo: Supportato da una vasta comunità e supporto professionale da Canonical.
  • Compatibilità: Supporta una vasta gamma di hardware e software, inclusi GPU per calcoli IA e vari sensori utilizzati nella robotica.

Tecnologie e strumenti principali

Al cuore di Ubuntu Robotics ci sono diverse tecnologie e strumenti chiave che facilitano lo sviluppo e il deployment di sistemi robotici:

  • ROS (Robot Operating System): Un framework open source per lo sviluppo di software robotici. Ubuntu è la piattaforma preferita per ROS grazie alla sua stabilità e facilità di integrazione. ROS su Ubuntu semplifica compiti come l’astrazione hardware, il controllo di dispositivi a basso livello e il passaggio di messaggi tra processi.
  • Gazebo: Uno strumento di simulazione potente che si integra perfettamente con ROS e Ubuntu. Permette agli sviluppatori di simulare robot in ambienti complessi con fisica realistica.
  • OpenCV: Ampiamente utilizzato per applicazioni di visione artificiale in tempo reale. Ubuntu supporta OpenCV, cruciale per compiti come il rilevamento di oggetti, il riconoscimento facciale e il tracciamento dei movimenti nella robotica.

Esplorare l’IA con Ubuntu

Ubuntu non solo supporta le operazioni robotiche ma facilita anche l’integrazione dell’IA, migliorando le capacità robotiche con funzioni cognitive avanzate. Ubuntu supporta framework IA come TensorFlow e PyTorch, essenziali per implementare modelli di machine learning che permettono ai robot di apprendere dai dati, prendere decisioni e comprendere l’ambiente circostante.

La comunità e il supporto

Il successo di Ubuntu nella robotica può essere attribuito anche alla sua vivace comunità. Forum, documentazione e una miriade di tutorial sono disponibili sia per i principianti che per gli esperti. Eventi come hackathon e conferenze promuovono uno spirito di collaborazione e innovazione all’interno della comunità di Ubuntu Robotics.

Sfide e futuro

Nonostante i suoi vantaggi, Ubuntu Robotics affronta sfide come problemi di compatibilità con hardware molto specifico o nuovo e la curva di apprendimento ripida associata ad applicazioni avanzate di robotica e IA. Lo sviluppo continuo e il supporto della comunità sono cruciali per affrontare queste sfide.

Il futuro di Ubuntu Robotics sembra promettente, con i progressi in IA, machine learning e reti neurali che dovrebbero migliorare ulteriormente le sue capacità. Inoltre, la crescente tendenza verso l’IoT e le tecnologie smart vedrà probabilmente Ubuntu giocare un ruolo fondamentale nei sistemi robotici interconnessi.

Ubuntu Robotics è all’avanguardia nella rivoluzione tecnologica nella robotica e nell’IA. Con le sue robuste caratteristiche, l’ampio supporto della comunità e lo sviluppo orientato al futuro, Ubuntu continua a essere la piattaforma preferita per innovatori e sviluppatori che mirano a costruire la prossima generazione di macchine intelligenti.

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Robotica

Arriva muscolo artificiale per Robot più sicuro e morbido

Tempo di lettura: 2 minuti. Nuovo attuatore morbido sviluppato dalla Northwestern University per robot più sicuri e flessibili. Scopri le innovazioni nei muscoli artificiali.

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Gli ingegneri della Northwestern University hanno sviluppato un nuovo dispositivo morbido e flessibile che permette ai robot di muoversi espandendosi e contraendosi, proprio come un muscolo umano. Questo dispositivo, chiamato attuatore, è stato dimostrato in un robot soffice a forma di cilindro e in un bicipite artificiale. Il robot cilindrico ha navigato in spazi stretti, mentre il bicipite è riuscito a sollevare un peso di 500 grammi per 5000 volte senza fallire.

Caratteristiche dell’Attuatore

L’attuatore è stato stampato in 3D utilizzando gomma comune, rendendo il costo del robot di circa 3 dollari, escludendo il piccolo motore che ne guida il cambiamento di forma. Questo contrasta fortemente con i tipici attuatori rigidi utilizzati nella robotica, che spesso costano centinaia o migliaia di dollari. La nuova tecnologia potrebbe portare allo sviluppo di robot soffici, flessibili e a basso costo, che sono più sicuri e pratici per applicazioni nel mondo reale.

Applicazioni e Potenzialità

I ricercatori hanno pubblicato il loro lavoro sulla rivista Advanced Intelligent Systems. Ryan Truby, il principale autore dello studio e professore presso la McCormick School of Engineering della Northwestern, ha sottolineato l’importanza di sviluppare robot più sicuri per l’interazione con gli esseri umani. I robot morbidi, infatti, riducono il rischio di infortuni rispetto ai robot rigidi.

Innovazioni nella progettazione

Truby e il suo team si sono ispirati ai muscoli umani, che si contraggono e si irrigidiscono simultaneamente. Per sviluppare il nuovo attuatore, hanno stampato in 3D strutture cilindriche chiamate “handed shearing auxetics” (HSAs) utilizzando poliuretano termoplastico, una gomma comune. Queste strutture, quando vengono attorcigliate, si estendono ed espandono, permettendo movimenti unici e proprietà particolari.

Un’ulteriore innovazione è stata l’aggiunta di un soffietto di gomma estensibile, che funziona come un albero rotante deformabile. Questo ha permesso all’attuatore di estendersi o contrarsi semplicemente girando il motore in una direzione o nell’altra.

Robot che si comportano come Organismi Viventi

Il robot risultante, simile a un verme, era compatto e capace di muoversi in avanti e indietro a una velocità di oltre 32 centimetri al minuto. Sia il robot che il bicipite artificiale diventano più rigidi quando l’attuatore è completamente esteso, una proprietà che è stata storicamente assente nella robotica morbida. Truby e il suo team ritengono che questo attuatore rappresenti un ulteriore passo verso la creazione di robot bio-ispirati che possano eseguire compiti impossibili per i robot convenzionali.

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