L’intuizione per i robot
La visione artificiale e l’intelligenza artificiale danno alle macchine il senso del tatto
Robot di intelligenza artificiale
Per migliorare il senso del tatto dei robot, gli scienziati del Max Planck Institute for Intelligent Systems di Stoccarda hanno sviluppato un sensore che assomiglia a un pollice ed è dotato di una fotocamera all’interno. La fotocamera registra le deformazioni del guscio flessibile del sensore. Il team ha addestrato una rete neurale profonda per utilizzare le immagini della telecamera per creare un’immagine tridimensionale delle forze che agiscono sul pollice artificiale.
Affinché i robot possano interagire in sicurezza con gli esseri umani in futuro, devono essere in grado di percepire l’ambiente circostante come esseri umani e animali. Un team del Max Planck Institute for Intelligent Systems presenta ora una nuova tecnica che lo rende possibile. I ricercatori hanno sviluppato un sensore tattile chiamato Insight, che rileva il tocco in modo affidabile e con un’elevata sensibilità. Con l’aiuto della visione artificiale e dell’intelligenza artificiale, più precisamente una rete neurale profonda, il sensore può stimare esattamente in quale punto gli oggetti entrano in contatto con esso e quanto sono grandi le forze agenti.
Il sensore è modellato su un pollice ed è costituito da un guscio morbido che racchiude uno scheletro leggero e rigido. Questo scheletro conferisce al sensore la sua struttura esterna, simile a come le ossa stabilizzano i tessuti molli di un dito. La cassa è realizzata in un elastomero misto a scaglie di alluminio scuro ma riflettente. Questo rende il guscio opaco, impedendo l’ingresso della luce esterna. All’interno di questa capsula delle dimensioni di un dito c’è una minuscola fotocamera fisheye a 160 gradi. Più volte al secondo, registra i pattern luminosi generati da un anello di LED di diversi colori all’interno del case.
I cambiamenti nel pattern di colore dei LED misurano il tocco
Quando uno o più oggetti deformano l’involucro del sensore, il modello di colore del LED cambia. Una rete neurale profonda viene alimentata con le immagini di questi cambiamenti di colore. Per addestrare l’algoritmo della rete neurale, il team ha fornito circa 200.000 misurazioni di come un bastoncino spinge il pollice in luoghi diversi, ad angoli diversi e con diverse quantità di forza. In questo modo, l’algoritmo ha imparato a riconoscere dove un oggetto tocca il pollice artificiale e quale forza agisce in quale direzione. Da ciò, il modello ricava una cosiddetta mappa delle forze : un’immagine tridimensionale delle forze.
“Il nostro sensore mostra prestazioni eccellenti grazie all’innovativo design meccanico della calotta, al sistema di imaging su misura all’interno, all’acquisizione automatica dei dati e grazie a metodi di deep learning all’avanguardia”, afferma Georg Martius, leader del gruppo di ricerca di Conduce l’apprendimento autonomo presso il Max Planck Institute for Intelligent Systems Group. Il suo dottorando Huanbo Sun aggiunge: “La nostra struttura ibrida di un guscio morbido che racchiude uno scheletro rigido garantisce un’elevata sensibilità e robustezza. La nostra fotocamera è in grado di rilevare anche le più piccole deformazioni della superficie con una singola immagine”. Infatti, quando i ricercatori hanno testato il sensore, hanno scoperto che era sufficientemente sensibile da percepire il proprio orientamento rispetto alla gravità.
Una fossetta ad altissima sensibilità
Katherine J.kuchenbecker, direttrice del Dipartimento di intelligenza aptica del Max Planck Institute for Intelligent Systems, è convinta che il nuovo sensore migliorerà significativamente il senso del tatto nei robot. “I precedenti sensori aptici morbidi avevano solo una piccola area in cui percepire le cose. Erano delicati e difficili da fabbricare e spesso non potevano percepire le forze che scorrevano parallele alla pelle. Ma questo è essenziale per un robot che tiene in mano un bicchiere d’acqua o sposta una moneta su un tavolo”.
Un’altra caratteristica speciale del sensore a forma di pollice è che c’è un’area con uno strato di elastomero più sottile che è modellato su un’unghia. Questa fossetta è progettata per rilevare anche le più piccole forze e varie forme di oggetti. Per questa zona molto sensibile, i ricercatori hanno scelto uno spessore dell’elastomero di 1,2 millimetri invece dei quattro millimetri che altrimenti usavano per il sensore del dito.
“Il design hardware e software che presentiamo nel nostro lavoro si traduce in una varietà di casi d’uso con forme diverse e requisiti di precisione. La programmazione dell’algoritmo di deep learning, la raccolta dei dati, l’addestramento e ciò che il sistema ne deriva sono generali e possono aiutare a sviluppare molti altri sensori”, afferma Huanbo Sun.
