RoboEarth, World Wide Web per robot

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Una nuova iniziativa finanziata dalla Comunità Europea per una grande rete di database che possa permettere ai sistemi robot di condividere informazioni e imparare ciascuno dal comportamento e dall’ambiente operativo dell’altro.

L’obiettivo di RoboEarth consiste nel creare le condizioni affinché i sistemi robotizzati possano trarre beneficio dall’esperienza di altri robot, in ottica “machine cognition and behaviour”, ma anche per realizzare una più sofisticata interazione tra uomo e macchina. Nella pratica, si tratterà di un World Wide Web in stile database, implementato su un server con funzionalità internet e intranet: nei database saranno presenti informazioni per il riconoscimento di oggetti (immagini, oggetti, modelli), per la navigazione (mappe, modelli di regioni geografiche), per lo svolgimento di specifiche task di lavoro o manipolazione.

Verso un superamento dei limiti

Finora non è stato possibile attribuire ai sistemi robotizzati la capacità di comprendere e interagire con ambienti non strutturati come sono quelli in cui normalmente l’uomo lavora, perché il loro comportamento è limitato alla conoscenza in anticipo delle caratteristiche di qualsiasi situazione che potranno incontrare: ogni loro risposta comportamentale a un evento deve essere stata programmata in anticipo, e il sistema, nello svolgere un dato compito, deve ogni volta ricostruire il modello del “mondo” con cui interagisce partendo dai dati provenienti da opportuni sensori. Per questo, almeno finora, i robot sono stati principalmente utilizzati in ambientazioni, come gli impianti manifatturieri, con elevati livelli di controllo e predicibilità, e l’incursione nella sfera umana è stata estremamanete limitata in quanto il mondo umano è troppo complicato per una schematizzazione con un numero contenuto di specifiche. Ma cosa potrebbe accadere se un robot potesse imparare dalla sua passata esperienza, se riuscisse a condividere la sua base di conoscenza con altri robot? Il rapido sviluppo della sensoristica e delle tecnologie di rete permette già oggi ai ricercatori di raccogliere una vasta quantità di dati da sensori, e i nuovi strumenti di data-mining (estrazione di conoscenze a partire da grandi quantità di dati) possono permettere aggregazioni significative e strutturate d’informazioni, con approcci “feed forward” (predittivi) per spingersi sempre più avanti nel perfezionamento dei “machine-based learning systems”. Ma questi sistemi sono per ora isolati perché annullando la specificità del contesto di riferimento tutto il “learning” va perso. Ma perché far risolvere a sistemi diversi gli stessi problemi che già sono stati risolti?

Lo stato dell’arte

L’iniziativa RoboEarth intende usare internet per creare un gigantesco network di database aperto, continuamente aggiornabile da tutti i robot nel mondo. Con una condivisione di questa vastità e con il supporto di realtà accademiche e imprenditoriali, RoboEarth ha tutte le potenzialità per mettere a disposizione informazioni predittive per incrementare le capacità operative e di apprendimento di qualsiasi robot nelle più diverse situazioni di lavoro. Ma nella pratica? Il progetto nasce da una partnership multidisciplinare tra ricercatori accademici e industriali nel campo della robotica, che vuole dimostrare non solo che il collegamento a un deposito d’informazioni in rete può accelerare processi di apprendimento e adattamento migliorativi dei robot in task complesse, ma anche e soprattutto che tramite un accesso autonomo si possono recuperare specifiche task nei casi in cui le stesse non siano state preventivamente previste o programmate in un robot. Nel 2009 il gruppo di lavoro ha ricevuto un fondo dalla Cognitive Systems and Robotics Initiative della comunità europea per lo sviluppo di RoboEarth e dimostrarne la pratica realizzabilità. La speranza è che questa iniziativa possa configurasri come base per il lancio di future ricerche e sviluppi, stimolando anche una standardizzazione nei protocolli e nella progettazione di sistemi robotizzati.

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