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Robotica

Clio permette ai robot di concentrarsi sugli oggetti di interesse

Tempo di lettura: 2 minuti. Clio è un sistema sviluppato dal MIT che aiuta i robot a focalizzarsi sugli oggetti rilevanti per un compito specifico, semplificando la navigazione e l’esecuzione delle attività.

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protoni fotonici
Tempo di lettura: 2 minuti.

Gli ingegneri del MIT hanno sviluppato una nuova tecnologia chiamata Clio, progettata per permettere ai robot di identificare e focalizzarsi solo sugli oggetti di un ambiente che sono rilevanti per i compiti che devono svolgere. Grazie a Clio, i robot possono “capire” quali elementi di una scena sono importanti, memorizzandoli in base alle richieste di un determinato compito, senza la necessità di interpretare l’intera scena in dettaglio.

Come funziona Clio

Clio utilizza avanzate tecniche di computer vision e modelli di linguaggio naturale. Quando un robot riceve un elenco di compiti, Clio aiuta il robot a determinare il livello di dettaglio necessario per completare quelle specifiche attività. Per esempio, se il compito è “spostare un rack di riviste”, Clio si focalizzerà sul rack intero. Se, invece, il compito è “prendere il primo soccorso”, il robot ignorerà tutto il resto dell’ambiente tranne il kit di pronto soccorso.

Il sistema lavora in tempo reale, utilizzando algoritmi per segmentare una scena e identificare gli elementi visivamente rilevanti per il compito specifico. Ad esempio, quando un robot con Clio esplora un edificio, si focalizzerà solo sugli oggetti che sono funzionali al suo compito, come individuare un giocattolo per cani e ignorare gli altri oggetti presenti.

Applicazioni di Clio in scenari reali

In diversi esperimenti condotti in ambienti reali, come un ufficio e un edificio di cinque piani nel campus del MIT, Clio ha dimostrato di poter segmentare scene a vari livelli di dettaglio in base ai compiti descritti in linguaggio naturale. Questo consente al robot di creare una mappa semplificata degli oggetti necessari, permettendogli di eseguire il compito con efficienza.

In uno scenario di “search and rescue” (ricerca e salvataggio), il sistema Clio può aiutare un robot a trovare oggetti essenziali, come strumenti di sopravvivenza o altre persone. Ma le potenziali applicazioni vanno oltre il salvataggio, estendendosi a contesti come la robotica domestica o l’automazione industriale, dove Clio può aiutare i robot a comprendere e navigare nei loro ambienti con precisione.

La tecnologia di Clio

La tecnologia di Clio si basa su avanzati modelli di deep learning, addestrati su milioni di immagini e testi open-source per aiutare a identificare oggetti comuni. Inoltre, Clio adotta il concetto di “information bottleneck” dall’informazione teorica, che consente di ridurre la quantità di dati da memorizzare solo agli elementi più rilevanti per il compito.

Il team del MIT ha testato Clio in vari contesti, inclusa una sperimentazione “no-nonsense” in un appartamento disordinato, dimostrando come Clio sia in grado di individuare rapidamente gli oggetti rilevanti per i compiti specifici, come “spostare un mucchio di vestiti”. Clio è stata testata anche in tempo reale su un robot quadrupede, in cui ha elaborato scene e segmentato oggetti in tempo reale mentre il robot esplorava un edificio.

Futuro di Clio

Gli sviluppatori mirano ad estendere le capacità di Clio a compiti di livello superiore, consentendo ai robot di rispondere a comandi più complessi e astratti, come “trova i superstiti” o “ripristina la corrente”. L’obiettivo è arrivare a una comprensione più umana e sofisticata delle scene e dei compiti da svolgere.

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Robotica

Microrobot magnetici: il futuro della robotica ispirata alla natura

Tempo di lettura: 3 minuti. Microrobot magnetici ispirati alle formiche: scopri come collaborano per superare ostacoli, trasportare carichi e rivoluzionare la medicina e l’ingegneria.

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I ricercatori della Hanyang University di Seoul, Corea del Sud, hanno compiuto un importante passo avanti nello sviluppo della robotica miniaturizzata con i loro microrobot magnetici. Questi robot, ispirati al comportamento collaborativo delle formiche, lavorano insieme per superare ostacoli, trasportare carichi pesanti e affrontare compiti impossibili per i singoli dispositivi. I risultati dello studio, pubblicati sulla rivista Device, aprono nuove prospettive per applicazioni mediche, ingegneristiche e logistiche.

Microrobot ispirati alla natura: come funzionano e cosa li rende unici

Il concetto di robotica di sciame trae ispirazione dalla natura, in particolare dai comportamenti collettivi di insetti come le formiche. Questi microrobot magnetici sono progettati per lavorare insieme in modo coordinato, superando i limiti dei singoli dispositivi.

Ogni robot misura circa 600 micrometri di altezza ed è costruito con una struttura in resina epossidica arricchita da particelle magnetiche di neodimio-ferro-boro (NdFeB), che consentono loro di rispondere a campi magnetici esterni. Grazie a un sistema di magneti rotanti, i robot si assemblano in configurazioni diverse, adattandosi a compiti specifici.

Una delle caratteristiche distintive di questi robot è il loro design cubico, che consente un contatto magnetico più forte rispetto ai modelli sferici utilizzati in precedenti studi. Questo migliora l’efficienza e la capacità di collaborare come un’unità coesa.

Prestazioni straordinarie in diversi ambienti

Gli esperimenti hanno dimostrato la capacità dei microrobot di affrontare una vasta gamma di compiti, tra cui:

  • Superamento di ostacoli: Gli sciami con configurazioni a elevato rapporto d’aspetto possono scalare ostacoli alti fino a cinque volte la loro altezza. In alcuni test, i robot hanno persino dimostrato di poter “lanciarsi” uno alla volta oltre barriere significative.
  • Trasporto su acqua: Un grande sciame di 1.000 microrobot ha formato una zattera galleggiante in grado di trasportare una pillola 2.000 volte più pesante di ciascun robot individualmente, navigando su un liquido senza difficoltà.
  • Movimenti su terraferma: Gli sciami hanno trasportato carichi 350 volte più pesanti del peso di un singolo robot, dimostrando un’efficacia sorprendente nella gestione del peso.
  • Rimozione di ostruzioni: I robot hanno simulato con successo la rimozione di blocchi in tubi progettati per imitare vasi sanguigni ostruiti, suggerendo un futuro utilizzo nella medicina minimamente invasiva.
  • Manipolazione biologica: Attraverso movimenti rotazionali e orbitali, gli sciami sono stati in grado di dirigere organismi viventi, un’applicazione potenziale per la biologia sperimentale.

Produzione su larga scala e sfide future

Un aspetto cruciale del progetto è stato lo sviluppo di un metodo di produzione economico e replicabile, basato sulla tecnologia di stampo replica in loco. Questo approccio garantisce che ogni microrobot abbia una geometria uniforme e proprietà magnetiche coerenti, essenziali per prestazioni affidabili in applicazioni pratiche.

Tuttavia, ci sono ancora sfide da affrontare. Attualmente, i microrobot richiedono un controllo magnetico esterno, limitandone l’autonomia. La navigazione in ambienti complessi, come arterie umane, resta problematica. Il prossimo passo per il team di ricerca sarà aumentare l’autonomia dei robot attraverso sistemi di controllo in tempo reale e feedback, permettendo loro di prendere decisioni adattive durante l’esecuzione dei compiti.

Verso applicazioni pratiche in medicina e ingegneria

Le potenziali applicazioni dei microrobot magnetici sono vaste e rivoluzionarie. In medicina, potrebbero essere utilizzati per trattamenti minimamente invasivi, come la rimozione di coaguli di sangue o il rilascio mirato di farmaci in aree difficili da raggiungere. Nel settore ingegneristico, gli sciami potrebbero essere impiegati per riparazioni in spazi angusti o per la manipolazione di materiali delicati.

Un aspetto particolarmente promettente è la loro resilienza: anche se alcuni membri dello sciame falliscono nel completare un compito, il resto continua a lavorare fino a raggiungere l’obiettivo. Questa caratteristica li rende ideali per operare in ambienti estremi o in situazioni dove l’affidabilità è cruciale.

I microrobot magnetici sviluppati dalla Hanyang University rappresentano un’importante pietra miliare nella robotica. La loro capacità di collaborare come uno sciame, ispirata alla natura, unita a prestazioni straordinarie, apre nuove possibilità in ambiti che vanno dalla medicina alla logistica. Con ulteriori sviluppi nell’autonomia e nel controllo, questi robot potrebbero trasformare il modo in cui affrontiamo le sfide tecnologiche più complesse.

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Robotica

Microrobot magnetico nel trattamento dell’infertilità femminile

Tempo di lettura: 2 minuti. Microrobot magnetico per l’infertilità: una soluzione meno invasiva per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio con precisione e sicurezza.

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Il laboratorio SIAT Magnetic Soft Microrobots Lab ha sviluppato un’innovativa soluzione per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio, una delle principali cause di infertilità femminile, con microrobot. Questo approccio si basa su microscopici robot magnetici, progettati per rimuovere i blocchi tubarici con precisione e minimizzare l’invasività delle procedure tradizionali.

Come funziona il microrobot magnetico

Il dispositivo, descritto nello studio pubblicato su AIP Advances, utilizza una struttura a vite elicoidale con un corpo centrale cilindrico e una coda a forma di disco. Queste caratteristiche lo rendono altamente manovrabile attraverso canali stretti, come quelli che simulano le tube di Falloppio.

Realizzato in resina fotosensibile rivestita con uno strato sottile di ferro, il microrobot acquisisce proprietà magnetiche che gli consentono di essere controllato tramite un campo magnetico esterno. Quando il campo viene attivato, il robot ruota generando un movimento traslatorio. Questo consente al robot di navigare con precisione e di rimuovere ostruzioni, come cluster di cellule, frammentandole e spingendo i detriti verso la coda del dispositivo tramite un campo vorticoso.

Efficienza e risultati dei test

In laboratorio, il microrobot è stato testato in un canale di vetro che simula una tuba di Falloppio ostruita. Durante l’esperimento, ha dimostrato di essere efficace nel rimuovere blocchi simulati, evidenziando un elevato livello di precisione e stabilità del movimento.

Questa tecnologia rappresenta un’alternativa meno invasiva rispetto alle procedure tradizionali, che utilizzano cateteri e guide metalliche per rimuovere le ostruzioni. Inoltre, il design a vite elicoidale e la capacità di navigazione precisa lo rendono adatto per operare in strutture anatomiche delicate.

Prospettive future

Il team di ricerca sta lavorando per ridurre ulteriormente le dimensioni del microrobot, migliorandone l’efficienza e integrando sistemi di imaging in tempo reale per monitorarne i movimenti durante le procedure mediche. Inoltre, i ricercatori stanno esplorando applicazioni chirurgiche più ampie, che includono l’automazione del controllo e l’uso del microrobot in altre procedure minimamente invasive.

Secondo il responsabile dello studio, Haifeng Xu, l’obiettivo a lungo termine è fornire soluzioni meno invasive e più efficaci per trattare l’infertilità e altre patologie, migliorando significativamente la qualità della vita dei pazienti con l’uso di microrobot.

Il microrobot magnetico rappresenta una rivoluzione nel trattamento dell’infertilità, offrendo un approccio innovativo per affrontare le ostruzioni delle tube di Falloppio. Questa tecnologia apre la strada a nuovi orizzonti per la medicina minimamente invasiva, con potenziali applicazioni in molteplici ambiti chirurgici.

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Robotica

Materiali intelligenti: il futuro delle reti neurali meccaniche

Tempo di lettura: 2 minuti. Le reti neurali meccaniche dell’Università del Michigan promettono materiali capaci di apprendere e adattarsi: innovazioni che cambiano il futuro della tecnologia.

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L’idea che i materiali possano apprendere e risolvere problemi sembra provenire da un racconto di fantascienza, ma i ricercatori dell’Università del Michigan stanno trasformando questa visione in realtà. Grazie a un algoritmo di backpropagation adattato ai materiali fisici, le reti neurali meccaniche (MNN) possono ora apprendere e rispondere a stimoli in modo autonomo. Questo progresso apre nuove prospettive in campi come l’ingegneria aerospaziale, la diagnostica medica e il design intelligente.

Le reti neurali meccaniche: come funzionano

Le MNN sono strutture fisiche, come reticoli di gomma 3D, progettate per rispondere a input meccanici in modo intelligente. A differenza dei tradizionali sistemi digitali, queste reti utilizzano forze fisiche, come il peso applicato su un materiale, per elaborare informazioni. Il risultato è una deformazione visibile che rappresenta l’output.

L’algoritmo sviluppato da Shuaifeng Li e Xiaoming Mao si basa sulla backpropagation, un approccio ampiamente utilizzato nelle reti neurali digitali per l’apprendimento. Applicando questa tecnica alle MNN, i ricercatori hanno dimostrato che è possibile addestrare materiali a rispondere in modo specifico a diversi stimoli. Per esempio, un reticolo è stato “formato” per distinguere tra specie di iris basandosi su caratteristiche come la dimensione delle foglie.

Le potenzialità delle MNN


Le reti neurali meccaniche offrono possibilità entusiasmanti per il futuro:

  • Adattabilità aerospaziale: immaginate ali di aereo che si modellano automaticamente in base alle condizioni del vento, migliorando l’efficienza del volo.
  • Strutture diagnostiche: materiali intelligenti potrebbero rilevare danni strutturali in edifici o infrastrutture critiche, avvisando tempestivamente gli operatori.
  • Innovazioni nell’apprendimento: l’integrazione di onde sonore come input consentirebbe alle MNN di elaborare informazioni più complesse, aumentando significativamente la loro utilità.

Per il momento, l’adattamento dei materiali avviene manualmente, ma i progressi nella ricerca sui polimeri e sulle nanoparticelle potrebbero rendere le MNN pienamente autonome nel prossimo futuro.

Un ponte tra biologia e tecnologia

Un aspetto particolarmente intrigante di questa ricerca è il suo potenziale per comprendere i processi di apprendimento nei sistemi biologici. I ricercatori suggeriscono che l’algoritmo di backpropagation potrebbe fornire indizi su come i neuroni biologici elaborano e apprendono informazioni. Questo collegamento tra biologia e scienza dei materiali potrebbe aprire nuove strade nello studio delle reti neurali umane e animali.

La creazione di materiali che apprendono autonomamente rappresenta un cambio di paradigma. Le reti neurali meccaniche promettono di rivoluzionare settori chiave, dalla progettazione di macchine al miglioramento della sicurezza delle infrastrutture. Con il continuo avanzamento della ricerca, il confine tra il fisico e il digitale si assottiglia, dando vita a un futuro in cui i materiali non solo reagiscono, ma pensano e si adattano.

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