Navigazione robotica con le reti neurali a impulsi

Un team di ricercatori della Queensland University of Technology (QUT) ha sviluppato un innovativo algoritmo di navigazione per robot, ispirato al funzionamento del cervello degli insetti e degli animali. Utilizzando reti neurali a impulsi (Spiking Neural Networks, SNNs), il sistema offre una maggiore efficienza energetica e una navigazione più precisa, rappresentando un passo avanti per i robot autonomi in ambienti complessi.

Reti neurali a impulsi per la navigazione robotica

Le reti neurali a impulsi imitano il modo in cui i neuroni biologici comunicano tramite segnali discreti. Questa tecnologia è particolarmente adatta per hardware neuromorfico, progettato per replicare i sistemi neurali biologici. Rispetto ai tradizionali sistemi di intelligenza artificiale, le SNNs riducono significativamente il consumo energetico e accelerano i tempi di elaborazione.

Secondo la ricercatrice postdoc Somayeh Hussaini, questo approccio consente di superare le limitazioni dei moderni robot, che spesso faticano a operare in ambienti sconosciuti e dinamici. Le SNNs si sono dimostrate utili per riconoscere luoghi specifici attraverso sequenze di immagini, migliorando del 41% l’accuratezza del riconoscimento rispetto a metodi basati su immagini singole.

Applicazioni pratiche e potenziale futuro

Il sistema è stato testato con successo su un robot con risorse limitate, dimostrando la sua praticità per scenari reali in cui l’efficienza energetica è essenziale. Tra le potenziali applicazioni vi sono l’esplorazione spaziale e le operazioni di soccorso, dove l’ottimizzazione dei consumi e la rapidità di risposta sono fondamentali.

Inoltre, la combinazione di moduli di rete neurale in un ensemble scalabile permette al robot di adattarsi ai cambiamenti ambientali, come variazioni stagionali o meteorologiche, migliorando la robustezza del sistema. Secondo il professor Michael Milford, questa tecnologia potrebbe competere con i sistemi convenzionali e, in futuro, persino superarli in termini di efficienza e affidabilità.

Il lavoro del team QUT rappresenta un significativo progresso nel campo della robotica autonoma, aprendo la strada a sistemi di navigazione più affidabili ed efficienti dal punto di vista energetico. Grazie all’ispirazione biologica e all’uso delle reti neurali a impulsi, il futuro della robotica in ambienti complessi sembra sempre più promettente.