L’Università di Washington ha recentemente presentato due studi innovativi, RialTo e URDFormer, che potrebbero rivoluzionare il modo in cui i robot vengono addestrati a funzionare in ambienti fisici complessi. Utilizzando foto o video, questi sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di creare simulazioni realistiche che possono addestrare i robot a operare nel mondo reale, riducendo significativamente i costi associati all’addestramento robotico. Questa tecnologia rappresenta un passo avanti importante per la robotica, consentendo un addestramento più efficiente e accessibile.

Il primo dei due sistemi, denominato RialTo, permette di creare una “replica digitale” di uno spazio fisico attraverso una semplice scansione con uno smartphone. Questo sistema genera una simulazione dettagliata in cui un robot può ripetere virtualmente movimenti e azioni, perfezionandoli attraverso piccole variazioni per migliorare l’efficacia. Ad esempio, in una cucina, RialTo permette di simulare l’apertura di cassetti e armadietti, consentendo al robot di apprendere come eseguire tali compiti in modo accurato e sicuro.

Parallelamente, il secondo sistema, chiamato URDFormer, sfrutta immagini raccolte da internet per creare simulazioni generiche di ambienti, come cucine, dove i robot possono essere addestrati in un’ampia gamma di scenari. Sebbene queste simulazioni siano meno precise rispetto a quelle generate da RialTo, consentono comunque un pre-addestramento rapido e a basso costo su centinaia di situazioni diverse.

RialTo: replica Digitale per un addestramento avanzato

RialTo, sviluppato in collaborazione con il MIT, utilizza una combinazione di modelli di intelligenza artificiale e interventi umani per creare una simulazione dettagliata di uno spazio fisico. Attraverso un semplice video girato con uno smartphone, il sistema è in grado di generare una versione simulata dell’ambiente, in cui un robot può essere addestrato a compiere compiti specifici, come aprire un forno o spostare oggetti. Questo metodo, noto come “reinforcement learning”, consente al robot di migliorare progressivamente le proprie abilità attraverso tentativi ed errori.

La capacità di RialTo di simulare con precisione ambienti complessi lo rende particolarmente utile per addestrare robot a operare in ambienti domestici, dove la disposizione degli oggetti e le condizioni cambiano costantemente. L’obiettivo del team di ricerca è quello di implementare RialTo nelle case reali, migliorando ulteriormente l’accuratezza del sistema con dati raccolti direttamente nel mondo reale.

URDFormer: simulazioni rapide e versatili per un addestramento estensivo

URDFormer, invece, si focalizza sulla creazione di simulazioni generiche utilizzando immagini disponibili online. Questo sistema è in grado di generare rapidamente un’ampia varietà di ambienti simulati, permettendo ai robot di essere addestrati su una vasta gamma di scenari diversi. Anche se le simulazioni di URDFormer non sono altrettanto precise quanto quelle di RialTo, esse offrono un metodo economico per pre-addestrare robot in un’ampia gamma di situazioni prima di passare a simulazioni più dettagliate o a test nel mondo reale.

L’integrazione dei due sistemi rappresenta una soluzione completa per l’addestramento dei robot. Mentre URDFormer permette di addestrare i robot su larga scala in ambienti generici, RialTo fornisce la precisione necessaria per operare in ambienti specifici con un alto grado di accuratezza.

Questi sviluppi segnano un importante passo avanti nella robotica, offrendo nuovi strumenti per l’addestramento dei robot in ambienti complessi e dinamici come le case. Con l’utilizzo di RialTo e URDFormer, l’addestramento dei robot diventa più accessibile, economico e sicuro, aprendo la strada a una più ampia adozione della tecnologia robotica nella vita quotidiana.