Preparare spremute d’arancia in un affollato bar all’interno di un centro commerciale, piegare asciugamani, assemblare scatole e persino giocare a palla gestendo gli imprevisti causati dai passanti. Sono queste le abilità dimostrate da RL-100, il robot umanoide sviluppato in Cina che sta ridefinendo i parametri dell’interazione tra macchine e mondo reale.
I risultati straordinari di questo progetto, guidato da Kun Lei dell’Università Jiao Tong di Shanghai, sono stati pubblicati sulla prestigiosa rivista scientifica Science Robotics.
Superare la Rigidità dell’Intelligenza Artificiale Tradizionale
Nonostante gli enormi passi avanti compiuti negli ultimi anni grazie all’Intelligenza Artificiale, i robot hanno sempre riscontrato oggettive difficoltà nell’agire in contesti quotidiani non strutturati. Il mondo reale presenta infatti un’infinità di variabili e imprevisti impossibili da codificare o prevedere preventivamente all’interno di un software.
Per superare questo ostacolo, riporta Ansa, il team di ricercatori di Shanghai ha messo a punto una nuova tecnica di addestramento ibrida divisa in due fasi chiave:
- Apprendimento per imitazione: Nella prima fase la macchina osserva gli umani eseguire un’azione precisa.
- Apprendimento per rinforzo: Successivamente il robot viene lasciato libero di praticare l’azione sul campo, commettendo errori e affinando la tecnica passo dopo passo grazie a un sistema di guida correttiva.
Dalle Mansioni Domestiche al Bar nel Centro Commerciale
La tecnica è stata testata con successo su 8 differenti mansioni complesse, tra cui svitare coperchi, piegare tovaglioli e costruire scatole. Durante le prove, gli umani hanno volutamente disturbato il robot spingendolo o spostando gli oggetti, ma RL-100 è stato in grado di adattarsi e completare i compiti.
La prova del nove è avvenuta sul campo: RL-100 ha lavorato per ben 8 mesi in un centro commerciale, servendo autonomamente spremute d’arancia ai clienti senza interrompere il servizio.
“L’imitazione non è la fine dell’apprendimento, ma il suo inizio. L’obiettivo raggiunto è memorabile, ma la vera importanza sta nel modo in cui il sistema raggiunge tale risultato.”
— Johannes Stork, Università di Örebro (Svezia)
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