I ricercatori di Caltech hanno sviluppato un algoritmo avanzato, chiamato Spectral Expansion Tree Search (SETS), che consente ai robot di prendere decisioni rapide e sicure in tempo reale. Basato su tecniche come il Monte Carlo Tree Search, SETS offre un sistema di pianificazione e controllo che può essere applicato a diverse piattaforme robotiche, migliorando significativamente la loro capacità di navigare nel mondo fisico in modo autonomo ed efficiente.
Spectral Expansion Tree Search: l’innovazione per la robotica
Il SETS è stato progettato per affrontare le sfide del movimento autonomo nei robot, ottimizzando le traiettorie e riducendo i tempi di calcolo grazie a un sofisticato equilibrio tra esplorazione e sfruttamento. Questo algoritmo si basa su tecniche simili a quelle utilizzate dal programma AlphaZero di Google DeepMind, ma è stato adattato per funzionare con sistemi robotici complessi e dinamici.
A differenza di altri metodi, che richiedono una programmazione dettagliata per definire i movimenti del robot, Caltech SETS utilizza modelli matematici e la teoria del controllo per identificare automaticamente i movimenti ottimali. Durante ogni iterazione, l’algoritmo simula migliaia di possibili traiettorie, scartando rapidamente quelle inutili, come percorsi che porterebbero a collisioni. Questa capacità di analisi rapida consente ai robot di adattarsi a nuove situazioni in frazioni di secondo.
L’algoritmo è stato testato con successo in tre scenari: un drone quadrirotore che evita ostacoli in aria, un veicolo terrestre su una pista tortuosa e un sistema spaziale di cattura. In ognuno di questi, SETS ha dimostrato la sua versatilità e la capacità di migliorare il controllo e l’autonomia dei robot.
Applicazioni e potenziale di SETS
Una caratteristica chiave di SETS è la sua universalità: può essere applicato a qualsiasi piattaforma robotica senza necessità di personalizzazioni specifiche. Questa flessibilità apre le porte a numerose applicazioni, dalla robotica assistiva all’esplorazione spaziale. Un esempio concreto è l’implementazione dell’algoritmo su un’auto da corsa autonoma che parteciperà all’Indy Autonomous Challenge nel 2024.
SETS consente anche una simulazione dettagliata delle condizioni ambientali, come correnti aeree o ostacoli imprevedibili. Questo lo rende uno strumento prezioso per affrontare situazioni dinamiche e complesse, migliorando la sicurezza e l’efficienza delle operazioni robotiche.
Il SETS rappresenta un passo avanti significativo nella robotica, combinando efficienza e versatilità per migliorare le capacità decisionali dei robot in tempo reale. Dalla robotica terrestre all’esplorazione spaziale, questo algoritmo promette di ridefinire il modo in cui i robot interagiscono con il mondo fisico, dimostrando il potenziale dell’intelligenza artificiale nelle applicazioni pratiche.
