Guarda come questo robot umanoide ha imparato osservando gli esseri umani

Guarda come questo robot umanoide ha imparato osservando gli esseri umani
Guarda come questo robot umanoide ha imparato osservando gli esseri umani
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Lo sviluppo di robot umanoidirobot umanoidi ha subito un’accelerazione negli ultimi anni, in particolare con il nuovo Electronic Atlas di Boston Dynamics, Optimus di Tesla, H1 di Unitree, Figure 01, Phoenix di Sanctuary AI e Digit di Agility Robotics. Tuttavia, una delle difficoltà principali è lato software, ovvero insegnare a questi robot a muoversi ed eseguire azioni in modo autonomo.

I ricercatori della Stanford University negli Stati Uniti hanno sviluppato un nuovo approccio chiamato “HumanPlus” ispirato al modo in cui gli esseri umani imparano a navigare nel mondo. Le persone disegnano i gesti e il robot li riproduce, una forma di teleoperazioneteleoperazione senza l’operatore portaporta apparecchiature o controller.

Il robot HumanPlus riproduce i gesti dell’operatore umano basandosi esclusivamente sull’immagine di una telecamera. ©Università di Stanford

Un’imitazione che porta all’autonomia

I ricercatori hanno prima addestrato un modello trasformativo basato suapprendimento approfonditoapprendimento approfondito mediante rinforzo in una simulazione con 40 ore di dati da movimentimovimenti umani. Ciò consente poi al robot di riprodurre in tempo reale i movimenti dell’operatore umano, a partire dall’immagine di una singola telecamera colorecolore. I dati così raccolti potranno poi consentire al robot di svolgere compiti in maniera autonoma. Hanno così insegnato al loro robot a inscatolare, a scaricare oggetti dagli scaffali, a piegare i vestiti, a salutare un altro robot, a scrivere sulla tastiera e a suonare il pianoforte.

Questa volta il robot esegue i compiti in modo autonomo, dopo averli appresi con l’aiuto di un operatore. ©Università di Stanford

Il robot è una versione modificata dell’Unitree H1, con mani RH56DFX di Inspire-Robots, attuatori Dynamixel di Robotis e webcam Razer. I ricercatori hanno rilasciato i piani e il codice sorgente con una licenza aperta su GitHub.

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