Boston Dynamics punta sulla ricerca e l’AI per migliorare le capacità del robot umanoide Atlas

Boston Dynamics collaborerà con il RAI, Robotics & AI Institute (l’ex AI ​​Institute con sedi a Cambridge, nel Massachusetts, e Zurigo) per migliorare le capacità di locomozione e manipolazione dei suoi robot umanoidi attraverso lo sviluppo di tecniche di Reinforcement Learning, una delle più utilizzate metodologie per l’apprendimento automatico. Banco di prova degli sviluppi tecnologici che saranno ottenuti sarà la nuova versione elettrica del robot Atlas, che sostituisce quella idraulica frutto di oltre 15 anni di sviluppo.

La partnership amplia le collaborazioni già esistenti tra Boston Dynamics e il Robotics & AI Institute, che avevano già lavorato insieme per sviluppare il Reinforcement Learning Researcher Kit di Spot, il quadrupede robot di Boston Dynamics: un kit che permette di “allenare” comportamenti e modalità di locomozione e che è stato utilizzato per raggiungere velocità record di 11,5 mph (5,2 m/s). La nuova collaborazione avrà un focus specifico sulle tecniche di manipolazione necessarie per ampliare le capacità dei robot umanoidi.

“Stiamo vivendo un periodo estremamente entusiasmante per lo sviluppo di robot umanoidi”, ha detto Robert Playter, CEO di Boston Dynamics. “Ma affinché gli umanoidi siano utili, devono essere sufficientemente flessibili da lavorare in varie tipologie di ambienti e svolgere compiti in applicazioni diverse. La nostra collaborazione con il RAI Institute riunisce due delle principali organizzazioni di robotica al mondo per aiutare ad accelerare le capacità fondamentali necessarie per rendere robot come Atlas uno strumento prezioso nella vita delle persone”.

“Il nostro obiettivo in RAI è sviluppare una tecnologia abilitante per le prossime generazioni di macchine intelligenti”, ha affermato Marc Raibert, direttore esecutivo del RAI Institute. “Lavorare su Atlas con Boston Dynamics ci consente di fare progressi nell’apprendimento tramite rinforzo su quello che è probabilmente il robot umanoide più sofisticato disponibile. Questo lavoro avrà un ruolo cruciale nel migliorare le capacità degli umanoidi non solo espandendone le competenze, ma anche semplificando il processo per ottenere nuove competenze”.

Focus su locomozione e manipolazione

Più in dettaglio il progetto si pone tre diversi obiettivi. Il primo è il miglioramento del trasferimento dei risultati della simulazione all’hardware robotico reale che, nonostante i progressi nei simulatori paralleli rapidi e nelle sofisticate tecniche di ottimizzazione, rimane uno degli aspetti più difficili dell’apprendimento per rinforzo nella robotica. Lo scopo è migliorare la locomozione dell’umanoide.

Il secondo obiettivo è migliorare la capacità di un robot di manipolare oggetti e dispositivi, come porte e leve, in contesti in cui è in gioco anche la locomozione.

Terzo obiettivo è ottimizzare la locomozione ad alte prestazioni e le attività che richiedono strategie di contatto a tutto corpo, come la corsa dinamica e la manipolazione di oggetti pesanti, che richiedono una stretta coordinazione tra braccia e gambe.

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