Con un set di dati per registrare il movimento raccolti da vari sensori collegati a un cane, i ricercatori del colosso informatico hanno insegnato a un robot quadrupede di nome Laikago diversi movimenti che sono difficili da ottenere attraverso i tradizionali controlli robotici codificati a mano.
di Karen Hao
Per arrivare a questo risultato, i ricercatori hanno usato i dati di movimento del vero cane per costruire simulazioni di ogni passaggio, tra cui il trotto di cani, e una versione “canina” del “Running Man”, un passo di danza tipico degli anni 1980 (per eseguirlo, si è utilizzata una simulazione, cercando di replicarla nel robot). Grazie a tecniche di apprendimento per rinforzo, il robot ha poi imparato a stabilizzare i movimenti e correggere le differenze nella distribuzione del peso.
Infine, i ricercatori sono stati in grado di trasferire l’algoritmo di controllo finale in un robot fisico in laboratorio, anche se alcune mosse, come i passi di ballo di “Running Man”, non hanno avuto del tutto successo.
Insegnare ai robot i movimenti complessi e agili necessari per svolgere delle attività nel mondo reale è sempre stata una delle sfide principali del settore di ricerca. Questo apprendimento per imitazione consente invece a tali macchine di adottare modelli presi in prestito dai comportamenti animali e persino umani.
Jason Peng, l’autore principale dell’articolo, afferma che ci sono ancora alcune sfide da superare. La pesantezza del robot limita la sua capacità di effettuare determinate manovre, come grandi salti o corsa veloce. Inoltre, l’acquisizione dei dati del sensore di movimento dagli animali non è sempre possibile.
I costi possono essere incredibilmente alti ed è essenziale ottenere la collaborazione dell’animale; con un cane è relativamente semplice, con un ghepardo il compito appare leggermente più complesso. Il team prevede di usare video di animali, il che renderebbe la loro tecnica molto più accessibile e di facile diffusione.
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(rp)
