La startup Embodied Intelligence sta sviluppando robot per la manifattura intelligente che sono in grado di imparare dai lavoratori umani attraverso la realtà virtuale.
di Will Knight
I fondatori di Embodied Intelligence, Peter Chen, Pieter Abbeel, Rocky Duan, e Tianhao Zhang, esaminano un robot della Universal Robots che viene controllato attraverso realtà virtuale e teleoperazioni. Fonte: Embodied Intelligence.
I robot stanno ricoprendo sempre più mansioni, ma continuano a essere impacciati e difficili da programmare. Una startup di nome Embodied Intelligence mira a stravolgere il tutto con robot in grado di imparare osservando, sperimentando e ripetendo operazioni. Per farlo, questi robot verranno istruiti da teleoperatori umani che indosseranno apparecchi per la realtà virtuale.
Se questa startup dovesse riuscire almeno in parte nel suo intento, l’impatto sulla manifattura, e forse altre industrie, potrebbe essere enorme. Nuovi approcci in grado di rendere i robot più abili e rapidi nell’apprendere nuove mansioni rivoluzionerebbe i processi lavorativi.
Embodied Intelligence è stata fondata da Pieter Abbeel, un professore della UC Berkeley, assieme ad alcuni dei suoi studenti più abili. Abbeel è un esperto di apprendimento automatico ed è l’autore di alcuni rivoluzionari contributi all’ottimizzazione dei robot attraverso processi di pratica e sperimentazione (vedi “Tecnologia di prossima generazione: Pieter Abbeel” e “10 Breakthrough Technologies 2017: Reinforcement Learning”)
“L’obiettivo è portare alla manifattura la ricerca d’avanguardia nella robotica”, dice Abbeel. Le tecniche sviluppate dalla sua società, spiega, permetteranno ai robot di svolgere una serie di operazioni che attualmente richiedono troppo tempo per essere programmate.
La raccolta di forme complesse da contenitori, l’assemblaggio di componenti elettroniche e la manipolazione di oggetti deformabili, quali fibre, cavi o tessuti, sono solo una parte della lunga lista di operazioni che potrebbero rientrare nel processo di addestramento avanzato.
La società utilizzerà diversi metodi di apprendimento automatico, incluso l’apprendimento approfondito per rinforzo, l’apprendimento approfondito per imitazione e l’apprendimento few-shot. Ciascun approccio mira a imitare capacità che, quando si tratta di apprendere, distinguono ancora l’uomo dalla macchina.
Laddove Abbeel e soci fondatori stanno svolgendo un lavoro sorprendente sugli algoritmi di apprendimento automatico, ciò che contribuirà realmente all’insegnamento dei robot sarà l’utilizzo di teleoperazioni e realtà virtuale. “Potrete indossare un visore per la realtà virtuale e calarvi all’interno del robot”, spiega Abbeel. “Lasciando all’uomo la pianificazione e il controllo delle operazioni si ottengono raccolte di dati molto, molto validi. Ciò che ci interessa non può essere compiuto dall’automazione esistente – è semplicemente fuori dalla sua portata”, dice Abbeel.
Questo approccio si sta diffondendo altrove. Un gruppo di ricercatori di DeepMind (Google), ad esempio, ha cominciato a esplorare la possibilità che la realtà virtuale permetta ai robot di imparare in maniera più efficiente. Una società di nome Kindred AI, con sede a Vancouver, Canada, e San Francisco, sta già utilizzando robot teleoperati e apprendimento rinforzato per svolgere semplici operazioni di raccolta per società come Gap (vedi “How a Human-Machine Mind-Meld Could Make Robots Smarter”).
