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Il MIT presenta il robot che riconosce gli oggetti con vista e tatto

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Il MIT presenta il robot che riconosce gli oggetti con vista e tatto FASTWEB S.p.A.
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Il nuovo robot del MIT è in grado di identificare le cose alla vista e al tatto

Per gli umani, è facile prevedere come sarà un oggetto guardandolo o raccontare come appare un oggetto toccandolo, ma questa può essere una grande sfida per le macchine. Ora, un nuovo robot sviluppato dal Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT sta tentando di fare proprio questo.

Il team ha preso un braccio robotico KUKA e ha aggiunto un sensore tattile chiamato GelSight, creato dal gruppo di Ted Adelson al CSAIL.

Le informazioni raccolte da GelSight sono state quindi inviate a un'intelligenza artificiale in modo da poter apprendere la relazione tra informazioni visive e tattili.

Per insegnare all'IA come identificare gli oggetti tramite il tocco, il team ha registrato 12.000 video di 200 oggetti come tessuti, strumenti e oggetti domestici. I video sono stati convertiti in immagini fisse e l'intelligenza artificiale ha utilizzato questo set di dati per connettere dati tattili e visivi.

"Guardando l'immagine, il nostro modello può immaginare la sensazione di toccare una superficie piatta o un bordo tagliente. Toccando gli oggetti senza vederli, il nostro modello può predire l'interazione con l'ambiente solamente dalle sensazioni tattili. Il risultato di questi due sensi potrebbe potenziare il robot e ridurre i dati di cui potremmo aver bisogno per compiti che implicano la manipolazione e la presa di oggetti".

Per ora, il robot può solo identificare oggetti in un ambiente controllato. Il passo successivo è quello di creare un set di dati più ampio in modo che il robot possa lavorare con impostazioni diverse.

"Metodi come questo hanno il potenziale per essere molto utili per la robotica, dove è necessario rispondere a domande come 'questo oggetto è duro o morbido?' o 'se sollevo questa tazza per la sua impugnatura, quanto sarà buona la mia presa?' ", afferma Andrew Owens, ricercatore post-dottorato presso l'Università della California a Berkeley. "Questo è un problema molto impegnativo, dal momento che i segnali sono così diversi e questo modello ha dimostrato grandi capacità."

18 giugno 2019

Fonte: engadget.com

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