Robomorphic Computing

Grazie all’evoluzione tecnologica dei motori e dei sistemi di motion control, i robot si possono muovere velocemente. In situazioni complesse però, per esempio quando interagiscono con le persone, la velocità spesso cala drasticamente. La spiegazione, affermano i ricercatori del MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, dipende dal fatto che la percezione degli stimoli e il calcolo di una risposta richiede un carico di elaborazione dati che amplifica il tempo di reazione. Per risolvere questo mismatch tra “mente” e corpo del robot, i ricercatori avrebbero però trovato una soluzione basata sul Robomorphic Computing: partendo dal layout fisico del robot e dall’analisi delle previste applicazioni, questa metodologia consente di realizzare un computer chip custom che ottimizza i tempi di reazione. Si avrebbe quasi un cervello personalizzato per ogni particolare robot. I risultati potrebbero potenziare molte applicazioni: in primis, si ipotizza, quelle in campo medico e di assistenza a pazienti ospedalizzati.

Metodologia robomorfica: analisi delle tre fasi di funzionamento

Alla base della metodologia robomorfica ci sarebbe l’analisi delle tre fasi di funzionamento di un robot. La prima è la raccolta di dati utilizzando sensori o telecamere. A questa seguono mappatura e localizzazione: in base a quanto percepito, il robot deve costruire una mappa dell’ambiente circostante per poi localizzarsi al suo interno. Infine, la fase di pianificazione e controllo del movimento, vale a dire l’equivalente di una linea di condotta. Questi passaggi possono richiedere tempo e un’enorme potenza di calcolo. Ma i robot, per poter essere dispiegati sul campo e operare in sicurezza in ambienti dinamici a contatto con gli umani, devono essere in grado di “pensare” e reagire rapidamente e gli algoritmi attuali non possono essere eseguiti abbastanza velocemente dalle CPU correnti. Servirebbe quindi un acceleratore hardware, non generalizzato ma piuttosto custom, dedicato alle esigenze elaborative connesse alle funzionalità richieste al robot.

Traduzione dei parametri di movimento in matrici matematiche

Partendo dalle caratteristiche fisiche del robot, i parametri di movimento sono stati tradotti in matrici matematiche che presentano molti valori zero corrispondenti a movimenti impossibili o non previsti. È stato poi progettato un hardware basato su FPGA tenendo conto solo dei valori non zero, ottenendo massima efficienza di calcolo dei movimenti richiesti a quel robot in quel certo contesto.

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