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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.

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Sistema robotico innovativo per l'alimentazione assistita
Tempo di lettura: 2 minuti.

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.

Robotica

Formiche aiutano i robot a tornare a casa

Tempo di lettura: 2 minuti. Ricercatori della TU Delft sviluppano una strategia di navigazione autonoma per piccoli robot ispirata dalle formiche, consentendo loro di tornare alla base con risorse minime.

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Tempo di lettura: 2 minuti.

Ricercatori della Technische Universiteit Delft (TU Delft) hanno sviluppato una strategia di navigazione autonoma ispirata alle formiche per piccoli robot leggeri, capace di farli tornare alla base dopo lunghi percorsi con un consumo minimo di risorse computazionali e di memoria. Questi progressi potrebbero rivoluzionare l’uso di robot autonomi in vari settori, dalle serre agli impianti industriali.

Navigazione ispirata dalle formiche

Gli studiosi della TU Delft hanno preso spunto dalle formiche, che utilizzano un sistema di riconoscimento visivo combinato con il conteggio dei passi per trovare la strada di casa. I ricercatori hanno applicato questi principi a piccoli robot, creando una strategia di navigazione che richiede solo 1.16 KB di memoria per 100 metri di percorso.

Vantaggi dei piccoli robot

I piccoli robot, con un peso che varia da poche decine a centinaia di grammi, presentano numerosi vantaggi:

  • Sicurezza: Sono estremamente sicuri anche in caso di collisione.
  • Navigazione in spazi ristretti: Possono muoversi in aree strette inaccessibili a robot più grandi.
  • Costo: Se prodotti a basso costo, possono essere distribuiti in grandi numeri per coprire ampie aree, come serre per la rilevazione precoce di parassiti o malattie.

Sfide nella navigazione autonoma

La navigazione autonoma per piccoli robot è complessa a causa delle risorse limitate. Mentre i robot più grandi possono utilizzare sensori pesanti e ad alta potenza come LiDAR, i robot più piccoli devono affidarsi a sistemi meno esigenti, come la visione. Tuttavia, le tecniche attuali che creano mappe 3D dettagliate richiedono molta potenza di calcolo e memoria, inadatte ai piccoli robot.

Strategia di navigazione

I ricercatori hanno utilizzato un approccio di navigazione basato su “snapshot”, in cui il robot prende occasionalmente foto dell’ambiente circostante. Quando il robot si trova vicino a uno snapshot, confronta la vista attuale con la foto e si muove per minimizzare le differenze, consentendogli di tornare al punto di partenza. Questo metodo, combinato con l’odometria (conteggio dei passi), permette ai robot di navigare efficacemente con risorse minime.

Applicazioni future

La strategia di navigazione ispirata dagli insetti consente a un piccolo drone di 56 grammi, chiamato “CrazyFlie”, di coprire distanze fino a 100 metri con un consumo di memoria estremamente basso. Questo approccio potrebbe essere utile in molte applicazioni pratiche, come il monitoraggio delle scorte nei magazzini o la rilevazione di perdite di gas in siti industriali.

L’innovativa strategia di navigazione autonoma sviluppata dalla TU Delft rappresenta un importante passo avanti verso l’implementazione di piccoli robot autonomi nel mondo reale e non è la prima volta che si prende spunto da animali per perfezionare la robotica e non necessariamente insetti come le formiche. Anche se la funzionalità è più limitata rispetto ai metodi di navigazione all’avanguardia, essa offre una soluzione efficace per molte applicazioni che richiedono solo il ritorno al punto di partenza.

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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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Tempo di lettura: 3 minuti.

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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