Robotica
Gli Innovators chiedono ai robot molto di più che in passato: guidare automobili, scavare gallerie, aiutare gli esseri umani nello spazio.
Forrest Meyen
Lunar Outpost
Avremo bisogno di terre rare per costruire più veicoli elettrici e per elettrificare le nostre infrastrutture di trasporto, ma le risorse della Terra in questo senso sono estremamente limitate. Inoltre, la loro estrazione richiede molta energia e comporta un elevato costo ambientale.
Alcuni hanno iniziato a guardare oltre il nostro pianeta nella speranza di trovare altri elementi. Si tratta anche di creare un’industria pesante nello spazio. Ma per fare tutto ciò sarà necessario inviare più astronauti su pianeti e asteroidi lontani. E il costo del propellente dei razzi per i viaggi nello spazio profondo è attualmente proibitivo.
Forrest Meyen, 34 anni, si è appassionato per tutta la vita alla realizzazione del sogno di missioni spaziali con equipaggio più frequenti. Co-founder della società di tecnologia spaziale Lunar Outpost, ha conseguito il dottorato al MIT in aeronautica e astronautica. Ora il suo lavoro potrebbe contribuire a rendere l’esplorazione spaziale più accessibile e a dare una spinta all’industria mineraria spaziale.
Negli ultimi otto anni ha fatto parte del team che ha lavorato a MOXIE, un dispositivo delle dimensioni di un tostapane. MOXIE ha viaggiato su Marte a bordo del rover Perseverance della NASA nel 2021 e ha convertito con successo campioni dell’atmosfera dominata dalla CO2 del Pianeta Rosso in ossigeno.
È stata la prima volta che un sistema robotico ha sfruttato le risorse naturali di un altro pianeta per un potenziale uso umano, un passo importante verso le missioni su Marte guidate dall’uomo.
Lo stesso sistema potrebbe un giorno essere utilizzato per creare propellente per le missioni di ritorno da Marte, con un risparmio di miliardi di dollari per la NASA. “Questo rende fattibile il viaggio verso Marte e ritorno”, dice Meyen, anche se ci sono ancora molte altre sfide da risolvere, come ad esempio come proteggere gli astronauti dalle potenti radiazioni solari e se è possibile coltivare il suolo del pianeta.
Meyen si sta ora concentrando sulla guida della prima missione di rover lunare con la NASA al polo sud lunare, che non è mai stato esplorato prima. La missione è prevista per la fine di quest’anno. Lui e il suo team sperano che il rover rilevi la presenza di acqua, che potrebbe essere utilizzata per creare propellente per i razzi e raccogliere campioni di suolo lunare.
di Rhiannon Williams
12 settembre 2023
Daniel Omeiza
University of Oxford
Le reti neurali spesso prendono decisioni che nemmeno i progettisti dei sistemi comprendono appieno. Questo problema di comprensione rende più difficile correggere difetti come risultati distorti o imprecisi. Daniel Omeiza, 31 anni, sta lavorando per risolvere il problema della comprensione delle auto a guida autonoma; ha sviluppato tecniche in grado di fornire spiegazioni visive e linguistiche agli ingegneri e ai normali conducenti umani sul perché un’auto reagisce in un modo specifico.
Il suo lavoro più recente genera automaticamente commenti sulle azioni di un’auto – tra cui spiegazioni uditive, istruzioni di guida e un grafico visivo – utilizzando una tecnica ad albero in grado di analizzare i dati provenienti dai sistemi di percezione e pianificazione decisionale dell’auto. Il modello di Omeiza, abbastanza flessibile da poter funzionare con diverse auto autonome, può utilizzare i dati precedentemente registrati dall’auto o elaborare le informazioni sulle azioni di un veicolo durante il funzionamento per generare spiegazioni probabili. Attualmente sta lavorando all’integrazione del codice della strada nel suo sistema. Omeiza è motivato dal desiderio di migliorare la sicurezza delle auto a guida autonoma e di aiutare gli sviluppatori di modelli IA a programmare i sistemi in modo più efficiente. Spera che il suo modello aumenti la fiducia dei consumatori nella tecnologia IA. “I modelli di apprendimento profondo a volte allontanano le persone, c’è bisogno di spiegazioni per fidarsi del sistema”, afferma.
di Tate Ryan-Mosley
12 settembre 2023
Lerrel Pinto
New York University
Lerrel Pinto, 31 anni, ricercatore di informatica presso la New York University, vuole vedere in casa robot che facciano molto di più che passare l’aspirapolvere: “Come possiamo creare robot che siano parte integrante della nostra vita, che facciano le faccende domestiche, che si occupino di assistenza agli anziani o di riabilitazione, insomma che siano presenti quando ne abbiamo bisogno?”.
Il problema è che l’addestramento dei robot multiskilled richiede molti dati. La soluzione di Pinto consiste nel trovare nuovi modi per raccogliere tali dati, in particolare facendo in modo che i robot li raccolgano man mano che imparano, un approccio chiamato apprendimento self-supervised learning (una tecnica sostenuta anche dal chief AI scientist di Meta e dal collega di Pinto alla NYU Yann LeCun, tra gli altri).
L’idea di un robot domestico in grado di fare il caffè o lavare i piatti è vecchia di decenni. Ma tali macchine restano un oggetto di fantascienza. I recenti progressi in altre aree dell’IA, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), si sono avvalsi di enormi insiemi di dati raccolti da Internet. Non è possibile farlo con i robot, dice Pinto.
Pinto ha raggiunto uno dei suoi primi traguardi nel 2016, quando ha creato l’insieme di dati robotici più grande del mondo, facendo sì che i robot creassero ed etichettassero i propri dati di addestramento e li facessero funzionare 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza la supervisione umana.
Da allora lui e i suoi colleghi hanno sviluppato algoritmi di apprendimento che consentono a un robot di migliorare man mano che fallisce. Un braccio robotico potrebbe fallire molte volte nell’afferrare un oggetto, ma i dati di questi tentativi possono essere usati per addestrare un modello che abbia successo. Il team ha dimostrato questo approccio sia con un braccio robotico che con un drone, trasformando ogni oggetto caduto o collisione in una lezione guadagnata con fatica.
di Will Douglas Heaven
12 settembre 2023
Shivani Torres
Petra
Shivani Torres, 30 anni, si è sempre considerata una creatrice. Questo approccio pratico l’ha portata a inventare un processo in grado di perforare la roccia utilizzando il calore invece di metodi fisici come l’esplosione o la perforazione. Come co-founder e responsabile di prodotto di Petra, Torres ha guidato la ricerca e lo sviluppo di un robot che sfrutta il calore prodotto da un motore a reazione per polverizzare la roccia.
L’idea della perforazione senza contatto è nata negli anni ’70, quando gli scienziati hanno iniziato a sperimentare le reazioni nucleari e il plasma come alternative alle trivelle convenzionali. Nessuna delle due idee si è rivelata praticabile. Da studentessa a Stanford, Torres ha lavorato nell’officina metallurgica dell’università, dove ha visto di persona l’efficacia di torce su piccola scala alimentate da motori a reazione.
Con Petra, ha ipotizzato che lo stesso processo potesse funzionare sulla roccia, che si espande e alla fine si frantuma quando viene sottoposta a calore elevato (Torres paragona questo processo a ciò che avviene quando si mette un piatto di vetro freddo in un forno molto caldo). Con un motore a reazione e un postbruciatore da lei progettato, Torres e il suo team hanno creato una torcia da taglio altamente efficiente che può perforare anche la roccia più dura con un impatto minimo su ciò che la circonda.
Rispetto alle trivellazioni convenzionali, dice Torres, “è più sicura, è più conveniente e, poiché può essere alimentata a biodiesel, è anche più sostenibile”.
di Kathryn Miles
12 settembre 2023
Victoria Webster-Wood
Carnegie Mellon University
Può sembrare un’idea da fantascienza: robot fatti di tessuti viventi. Ma Victoria Webster-Wood, 33 anni, ha costruito dei robot con una serie di materiali biologici, con l’obiettivo di rendere la robotica più ecologica.
Sebbene i robot siano ora impiegati in una serie di ambienti naturali – per monitorare gli oceani, ad esempio, o nell’agricoltura – sono spesso realizzati con metalli pericolosi. I tentativi passati di utilizzare materiali più morbidi e biodegradabili sono spesso falliti: una delle principali sfide consiste nel far aderire gambe e braccia robotiche morbide a corpi più duri. “In quell’interfaccia, è probabile che si verifichino strappi o difetti”, afferma Webster-Wood, docente di ingegneria meccanica alla Carnegie Mellon University. “Il robot può cadere a pezzi”.
Per combattere questo problema, Webster-Wood si è ispirata ai tendini, i tessuti che collegano i muscoli alle ossa. Utilizzando un’innovativa testina di stampa 3D, il suo team ha costruito attuatori di derivazione biologica – i componenti che fanno muovere un robot – inserendo fibre più resistenti come il collagene in fili morbidi realizzati con materiali come le alghe. Questi attuatori simili a tendini possono essere attaccati ad arti robotici morbidi e a corpi rigidi, con minori possibilità di rottura meccanica.
L’influenza di Webster-Wood nel campo emergente della robotica bioibrida si estende ben oltre questa innovazione: tra le sue numerose altre imprese vi è la costruzione di robot con zampe ricavate dal muscolo di lumache di mare e la modellazione del sistema nervoso di questi animali per studiare come i robot derivati da materiali viventi possano funzionare senza controlli esterni. Il suo obiettivo è rendere i robot un po’ più simili agli animali che spesso tentano di emulare.
di Jonathan W. Rosen
12 settembre 2023
Renee Zhao
Stanford University
Negli ultimi 30 anni, i robot hanno svolto un ruolo sempre più importante in medicina. Utilizzati soprattutto nelle sale operatorie, questi dispositivi programmabili consentono una maggiore precisione, incisioni più piccole e tempi di guarigione più rapidi. Ma poiché sono costituiti principalmente da bracci meccanici collegati a telecamere e strumenti chirurgici, possono eseguire solo alcune procedure.
Renee Zhao, 33 anni, assistant professor di ingegneria meccanica nell’Università di Stanford, vuole cambiare questa situazione. Il suo laboratorio ha sviluppato robot in miniatura che imitano movimenti più flessibili. Ispirati all’antica arte degli origami, i robot in scala millimetrica di Zhao hanno la forza e la flessibilità del braccio di un polpo o di un verme.
“Anche se abbiamo le ossa, la maggior parte del corpo umano si basa su sistemi morbidi. I dispositivi biomedici devono essere compatibili con questi sistemi”, spiega Zhao. “Aveva senso trovare ispirazione e replicare ciò che è presente in natura, perché la natura è già ottimizzata”.
Utilizzando un modello sviluppato per la prima volta da Biruta Kresling, un architetto che ha studiato le strutture pieghevoli, Zhao ha creato dei piccoli robot cilindrici che possono torcersi e piegarsi mantenendo la loro stabilità. Minuscoli grani di materiale magnetico incorporati nel robot consentono a Zhao di pilotare il dispositivo utilizzando campi magnetici.
Le dimensioni e la destrezza di questi robot li rendono strumenti interessanti per rompere coaguli, distribuire farmaci in aree specifiche o fornire immagini del funzionamento interno del corpo. Il laboratorio di Zhao sta ora sperimentando materiali biodegradabili, che consentirebbero ai robot di decomporsi in modo sicuro nel corpo dopo aver completato i loro compiti.
“In futuro, lavoreremo a stretto contatto con i medici per identificare le reali esigenze cliniche”, afferma Zhao. “Non vogliamo risolvere un problema immaginario. Vogliamo usare la nostra esperienza per aiutare i medici ad affrontare sfide specifiche”.
di Kathryn Miles
12 settembre 2023