Il robot Cassie, inventato presso l'Oregon State University College of Engineering e prodotto dalla società Agility Robotics, spinout dell'OSU, ha battuto un Guinness World Record per i 100 metri più veloci percorsi da un robot bipede. Cassie ha registrato lo storico tempo di 24,73 secondi presso il Whyte Track and Field Center dell'OSU. Il robot è partito da una posizione eretta ed è tornato in quella posizione dopo lo sprint, senza cadute.
I progressi di Cassie
Il Guinness World Record nei 100 metri si aggiunge ai precedenti risultati ottenuti dal robot, tra cui quello di aver percorso 5 chilometri nel 2021 in poco più di 53 minuti. Cassie è il primo robot bipede che utilizza l'apprendimento automatico per controllare l'andatura di corsa su un terreno all'aperto. I 5 km sono stati percorsi nel campus dell'Oregon State senza che il robot fosse legato e con una sola carica della batteria.
"Negli ultimi anni abbiamo sviluppato la comprensione necessaria per correre 5 km e salire e scendere le scale", ha dichiarato Devin Crowley, che ha guidato lo sforzo per il Guinness. "Gli approcci di apprendimento automatico sono stati a lungo utilizzati per il riconoscimento di modelli, ma la generazione di comportamenti di controllo per i robot è nuova e diversa".
Le caratteristiche di Cassie
Il robot ha ginocchia che si piegano come quelle di uno struzzo e opera senza telecamere o sensori esterni, essenzialmente come se fosse cieco.
Il Dynamic Robotics and AI Lab unisce fisica con approcci di intelligenza artificiale e simulazione per generare risultati innovativi nel controllo dei robot. Ciò è possibile poiché studenti e ricercatori coinvolti provengono da diversi ambiti, tra cui ingegneria meccanica, robotica e informatica.
Lo sviluppo delle abilità motorie
"Cassie è stata una piattaforma per una ricerca pionieristica sull'apprendimento dei robot per la locomozione", ha detto Crowley. "Completare una corsa di 5 km era una questione di affidabilità e resistenza, che ha lasciato aperta la domanda: quanto può correre Cassie? Questo ha portato il team di ricerca a spostare l'attenzione sulla velocità".
Cassie è stata addestrata per l'equivalente di un anno intero in ambiente di simulazione, compresso in una settimana grazie a una tecnica di calcolo nota come parallelizzazione. La parallelizzazione consiste in processi e calcoli multipli che avvengono contemporaneamente. Ciò ha consentito a Cassie di affrontare una serie di esperienze di allenamento contemporaneamente.
"Cassie è in grado di eseguire uno spettro di andature diverse, ma mentre la specializzavamo per la velocità abbiamo iniziato a chiederci: quali andature sono più efficienti a ciascuna velocità?". Ha detto Crowley. "Questo ha portato alla prima andatura di corsa ottimizzata di Cassie, con un comportamento sorprendentemente simile alla biomeccanica umana".
Avvio e Arresto
La sfida rimanente consisteva nel far partire Cassie in modo affidabile da una posizione eretta, corresse e poi tornasse alla posizione eretta senza cadere.
"L'avvio e l'arresto in posizione eretta sono più difficili della corsa, come il decollo e l'atterraggio sono più difficili del pilotaggio di un aereo. La profonda collaborazione tra progettazione dell'hardware meccanico e intelligenza artificiale avanzata per il controllo di tale hardware ha permesso questo risultato".
Hurst, chief technology officer di Agility Robotics e professore di robotica all'Oregon State, ha definito il risultato come "un grande momento di svolta".
"Questo potrà essere il primo robot bipede a imparare a correre, ma non sarà l'ultimo", ha detto. "Credo che approcci di controllo come questo costituiranno una parte importante del futuro della robotica". La parte eccitante di questa gara è il potenziale e questa corsa sta mostrando prestazioni migliori rispetto ad altri metodi di controllo. Credo che da qui in poi i progressi saranno sempre più rapidi".
Supporti e sovvenzioni
Per sviluppare Cassie sono serviti 16 mesi e una sovvenzione di 1 milione di dollari della Defense Advanced Research Projects Agency, o DARPA. Il professore di robotica dell'Oregon State Jonathan Hurst ne è stato il direttore.
Dalla presentazione di Cassie nel 2017 gli studenti dell'OSU hanno esplorato le opzioni di apprendimento automatico nel Dynamic Robotics and AI Lab dell'Oregon State. Gli studenti hanno svolto lo studio in collaborazione con il professore di intelligenza artificiale Alan Fern.
