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Guanti sensoriali e intelligenza artificiale per riconoscere gli oggetti con il tatto

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Guanti sensoriali e intelligenza artificiale per riconoscere gli oggetti con il tatto FASTWEB S.p.A.
MIT Guanti sensoriali
Smartphone & Gadget
I ricercatori del MIT hanno sviluppato dei guanti sensoriali che catturano i segnali dati dalla pressione della mano attorno ad un oggetto

Il MIT ha sviluppato un guanto sensoriale economico progettato per consentire all'intelligenza artificiale di capire come gli umani identificano gli oggetti tramite il tatto. Chiamato Scalable TActile Glove (STAG), utilizza 550 piccoli sensori di pressione per generare pattern che potrebbero essere utilizzati per creare robot in grado di manipolare oggetti e mani protesiche migliorate.

Se avete mai armeggiato al buio per cercare i vostri occhiali o il telefono, allora sapete che gli umani sono molto bravi ad indovinare un oggetto solo attraverso il tatto. È un'abilità estremamente preziosa, che i robotici e gli ingegneri amerebbero emulare. Se ciò fosse possibile, allora i robot potrebbero avere protesi molto più realistiche e utili.

Un modo per farlo è quello di raccogliere quante più informazioni possibili su come gli esseri umani siano effettivamente in grado di identificare con il tatto. Il ragionamento è che se ci fossero database abbastanza grandi, allora l'apprendimento automatico potrebbe essere portato a svolgere analisi e dedurre non solo come una mano umana può identificare qualcosa, ma anche stimarne il peso - qualcosa che i robot e le protesi hanno difficoltà a fare.

Il MIT sta raccogliendo questi dati per mezzo di un guanto dotato di 550 sensori di pressione. Il guanto è cablato ad un computer, che raccoglie i dati, dove le misurazioni della pressione vengono trasformate in una "mappa tattile" video e quindi alimentate a una rete neurale convoluzionale (CNN) che classifica le immagini per trovare specifici modelli di pressione e abbinarli a specifici oggetti.

Il team ha già raccolto 135.000 video frame da 26 oggetti comuni come lattine, forbici, palle da tennis, cucchiai, penne e tazze. La rete neurale abbinava quindi i fotogrammi semi-casuali a specifici dati di pressione fino a quando non veniva creata un'immagine completa di un oggetto - molto simile al modo in cui una persona identifica un oggetto facendolo muovere nella mano. Utilizzando immagini semi-casuali, alla rete possono essere assegnati cluster di immagini correlate, in modo da non perdere tempo su dati irrilevanti.

"Vogliamo massimizzare la variazione tra i frame per dare il miglior input possibile alla nostra rete", afferma Petr Kellnhofer dello CSAIL. "Tutti i fotogrammi all'interno di un singolo cluster dovrebbero avere una firma simile che rappresenta i modi simili di afferrare l'oggetto. Il campionamento da più cluster simula un umano che cerca in modo interattivo di trovare diversi punti durante l'esplorazione di un oggetto".

Questo sistema non solo ha identificato oggetti con un'accuratezza del 76%, ma ha anche aiutato i ricercatori a capire come la mano li afferra e li manipola. Per stimare il peso con una precisione di circa 60 grammi, è stato compilato un database separato di 11.600 fotogrammi che mostrava gli oggetti raccolti da pollice e indice, prima di essere rilasciati. Misurando la pressione attorno alla mano mentre l'oggetto viene trattenuto e confrontandolo dopo la caduta, è possibile misurarne il peso.

Un altro vantaggio di questo sistema è il costo! Guanti sensoriali simili possono arrivare a costare anche migliaia di dollari e presentano solo 50 sensori, mentre il guanto del MIT utilizza materiali standard e costa solo 10 dollari.

La ricerca è stata pubblicata su Nature.

4 giugno 2019

Fonte: newatlas.com

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