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Robotica

L’Intelligenza Artificiale pronta a rivoluzionare i Servizi di Concierge

Tempo di lettura: 2 minuti. I servizi di concierge basati sull’intelligenza artificiale promettono di rivoluzionare l’ospitalità offrendo assistenza 24/7.

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I servizi di concierge basati sull’intelligenza artificiale hanno il potenziale per migliorare notevolmente l’interazione tra hotel e altre aziende di servizi con i clienti, secondo un nuovo studio.

Uno studio condotto da ricercatori dell’Ohio State University introduce il concetto di concierge AI, un assistente tecnologicamente avanzato che potrebbe svolgere un ruolo significativo in vari settori dei servizi. Questo concierge virtuale, combinando l’elaborazione del linguaggio naturale, i dati comportamentali e l’analisi predittiva, anticiperebbe le esigenze dei clienti, suggerendo azioni specifiche e automatizzando compiti di routine senza bisogno di comandi espliciti.

Vantaggi dell’integrazione dell’AI nei Servizi di Concierge

L’adozione di un concierge AI offre diversi vantaggi, tra cui la disponibilità 24/7 e la coerenza nelle operazioni aziendali. Stephanie Liu, autrice principale dello studio e professore associato di gestione dell’ospitalità presso l’Ohio State University, sottolinea che la tecnologia AI permetterebbe a tutti di avere accesso a un servizio concierge di alta qualità, non solo ai clienti più facoltosi. Inoltre, con l’aumento della forza lavoro orientata alla tecnologia e il crescente numero di viaggi globali, l’AI generativa potrebbe rispondere efficacemente alle nuove tendenze dell’ospitalità.

Forme di Assistenti AI

Il concierge AI potrebbe presentarsi in quattro forme principali, ognuna con attributi distintivi che offrirebbero diversi livelli di convenienza ai consumatori:

  1. Interfaccia di Dialogo: Utilizza solo testo o voce per comunicare, simile a ChatGPT, per fornire assistenza in tempo reale.
  2. Avatar Virtuale: Un avatar digitale con una personalità ben definita, spesso utilizzato per consulenze telemediche e programmi di apprendimento online.
  3. Proiezione Olografica: Un’immagine 3D simulata ideale per scenari in cui è desiderato un impatto visivo.
  4. Robot Tangibile: Un robot fisico che offre esperienze sensoriali simili a quelle umane e può eseguire compiti fisici come il trasporto di bagagli pesanti.

Sfide e considerazioni etiche

Nonostante i benefici sociali ed economici associati all’implementazione dei concierge AI, l’efficacia di questi assistenti dipende dalla situazione specifica e dal tipo di interfaccia utilizzata. Liu suggerisce che la privacy dei consumatori è una preoccupazione importante, e propone la creazione di AI con memoria limitata o altre protezioni per i dati personali. Inoltre, avere diverse opzioni di concierge disponibili potrebbe essere vantaggioso dal punto di vista della salute mentale, riducendo l’ansia psicologica associata all’interazione con un concierge umano. Sebbene ci sia ancora molto da fare per testare queste tecnologie in modo multidisciplinare, l’introduzione dei concierge AI potrebbe rappresentare un livello completamente nuovo di servizio nel settore dell’ospitalità e oltre. La ricerca futura dovrebbe esaminare come gli elementi di design, come il genere percepito, l’etnia o la voce di questi assistenti robotici, influenzino la soddisfazione complessiva dei consumatori.

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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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RAVEN: il drone ispirato agli uccelli che salta per decollare

Tempo di lettura: 2 minuti. RAVEN: il drone ispirato agli uccelli dell’EPFL combina salti e volo per operazioni in ambienti complessi. Innovazione per soccorsi, ispezioni e consegne.

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Il laboratorio di sistemi intelligenti dell’EPFL, guidato da Dario Floreano, ha sviluppato RAVEN, un drone innovativo ispirato agli uccelli per decollare senza bisogno di una pista. Con gambe robotiche multifunzionali, il dispositivo apre nuove possibilità per le operazioni in ambienti difficili, migliorando accesso, mobilità e autonomia.

Un design ispirato agli uccelli

RAVEN, acronimo di Robotic Avian-inspired Vehicle for multiple ENvironments, imita le capacità degli uccelli di passare agilmente tra camminare, saltare e volare. Il progetto si ispira ai corvi e ai corvi imperiali osservati nel campus dell’EPFL. Le gambe robotiche, leggere e multifunzionali, combinano molle e motori che replicano i tendini e i muscoli aviani. Questa soluzione consente al drone di camminare, saltare fino a 26 cm di altezza e decollare con efficienza energetica senza bisogno di attrezzature aggiuntive.

Efficienza energetica e applicazioni pratiche

La ricerca ha dimostrato che il salto iniziale per il decollo ottimizza l’uso dell’energia cinetica e potenziale, risultando più efficiente rispetto ad altre modalità. RAVEN è stato progettato per operare in ambienti complessi, come zone di disastri o aree con terreni accidentati, dove droni tradizionali incontrano difficoltà.

Le sue capacità multimodali lo rendono ideale per missioni di soccorso, ispezioni in luoghi confinati o operazioni di consegna in spazi ristretti, eliminando la necessità di un’interazione umana diretta.

Collaborazioni scientifiche e sviluppi futuri
Il progetto è frutto di una collaborazione tra l’EPFL, il laboratorio di neuromeccanica dell’Università della California e il BioRobotics Lab. Gli studi non solo migliorano la comprensione del movimento multimodale negli animali volanti, ma puntano a perfezionare il controllo e il design delle gambe per adattarsi a una gamma più ampia di ambienti di atterraggio.

RAVEN rappresenta un passo avanti nella progettazione di droni agili e versatili. Con il suo approccio innovativo ispirato alla natura, promette di ridefinire il modo in cui i droni operano in contesti difficili, aprendo nuove possibilità per applicazioni pratiche e missioni critiche.

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Cornell sviluppa il robot più piccolo al mondo per misurazioni microscopiche

Tempo di lettura: 2 minuti. Il robot più piccolo al mondo, creato da Cornell, combina robotica e ottica per misurazioni microscopiche e imaging a scala nanometrica.

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Un team di ricercatori della Cornell University ha creato il più piccolo robot deambulante mai realizzato, progettato per interagire con onde di luce visibile e svolgere compiti di imaging e misurazione a scala microscopica. Questi microrobot, che misurano tra i 2 e i 5 micron, rappresentano un’innovazione unica, combinando robotica e ottica per esplorare strutture biologiche e materiali con un livello di precisione senza precedenti.

Robot diffrattivi: un nuovo paradigma

I robot sviluppati dai ricercatori di Cornell utilizzano elementi diffrattivi che manipolano la luce a livello sub-diffrattivo, permettendo loro di funzionare come estensioni microscopiche di una lente tradizionale. Questi robot non solo camminano su superfici solide grazie a un movimento controllato magneticamente, ma possono anche “nuotare” in fluidi con un meccanismo simile al movimento del verme inch-worm.

Il design del robot integra nanomagneti con forme differenti, lunghi e sottili o corti e compatti, per controllare con precisione i movimenti attraverso campi magnetici. Questo approccio consente al robot di piegarsi e muoversi senza bisogno di alimentazione diretta, riducendo le dimensioni complessive e aumentando l’efficienza.

Secondo Itai Cohen, uno degli autori principali dello studio, i robot possono svolgere compiti come il tuning della luce, la messa a fuoco e il superamento della risoluzione ottica convenzionale. Inoltre, il movimento controllato consente ai robot di misurare forze microscopiche, una funzione cruciale per esplorare strutture come il DNA e altre molecole complesse.

Applicazioni e prospettive future

Questi microrobot potrebbero rivoluzionare numerosi campi, dalla ricerca di base alla medicina clinica. Immaginare uno sciame di robot che eseguono simultaneamente microscopia a super-risoluzione e misurazioni fisiche su campioni biologici apre nuove possibilità per l’analisi dettagliata dei tessuti e la manipolazione di materiali a scala nanometrica.

Francesco Monticone, coautore dello studio, ritiene che siamo solo all’inizio di una nuova era in cui robotica e ottica microscopica si combinano per creare strumenti scientifici avanzati. Grazie alla loro versatilità, questi robot potrebbero essere utilizzati per esplorare campioni biologici complessi o come sensori per misurazioni in tempo reale in ambienti difficili.

I microrobot di Cornell rappresentano una pietra miliare nella miniaturizzazione della robotica, dimostrando il potenziale di integrare ingegneria ottica e meccanica a livelli microscopici. Questi strumenti potrebbero trasformare la ricerca scientifica e le applicazioni cliniche, permettendo una comprensione più profonda del mondo microscopico.

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