Wojciech Zaremba, uno dei fondatori di Open AI e responsabile del team di robotica, ha insegnato a una mano artificiale a capire da sola come afferrare un mattoncino giocattolo in ambienti diversi.
di Erika Beras
Il team di Zaremba ha utilizzato l’apprendimento automatico per far capire da solo a un robot come eseguire il complesso compito di afferrare un blocchetto per le costruzioni e girarlo con le sue dita robotiche in risposta ai comandi.
Il robot è dotato di una rete neurale, un programma per computer che simula il tipo di reti utilizzate dai nostri cervelli.
Sebbene in una prima fase l’apprendimento di rinforzo sia stato utilizzato in robotica, non ha funzionato su qualcosa di così complicato come una mano robotica, perché i numerosi compiti coinvolti richiederebbero l’equivalente di centinaia di anni di esperienza.
L’addestramento nei mondi virtuali dei robot basati su IA non è finora riuscito a ottenere risultati positivi nella realtà, a causa del divario tra la fisica simulata e quella del mondo concreto.
Zaremba, uno dei fondatori di OpenAI, un’organizzazione di ricerca sull’intelligenza artificiale senza scopo di lucro, ha ipotizzato che le variazioni delle condizioni in un ambiente virtuale potrebbero addestrare una rete neurale a fronteggiare la complessità della realtà.
Zaremba ha definito una distribuzione controllata di 254 parametri fisici, per esempio la massa del blocchetto e l’attrito dei polpastrelli, e ha scoperto che la mano, dopo l’allenamento, era in grado di manipolare il piccolo oggetto nelle situazioni reali.
Immagine: Wojciech Zaremba
(rp)
