Cosa serve perché un robot conversi con un’intera stanza, e non solo con una persona ?

Cosa serve perché un robot conversi con un’intera stanza, e non solo con una persona ?
2 min di lettura

Dal 20 al 24 luglio, l’ingegnere di controllo Umar Farooq, che lavora all’università di Cambridge, ha partecipato alla Imperial Robotics Summer School, organizzata all’Imperial College di Londra. Al centro della sua settimana c’era una domanda: come far dialogare un robot con un gruppo di persone, e non più solo con una singola.

La scuola estiva riuniva ricercatori emergenti, accademici e professionisti del settore della robotica, in un programma intensivo e pratico. Le lezioni magistrali vertevano sulla cinematica e la dinamica dei robot, la percezione e il controllo, nonché l’apprendimento robotico. Sessioni specializzate affrontavano la robotica aerea, l’intelligenza robotica, la visione applicata alla chirurgia robotica, i sensori e il controllo di ispirazione biologica, e la robotica di assistenza personale.

I partecipanti hanno anche visitato i laboratori dell’Imperial, dedicati in particolare alla robotica adattiva e intelligente, alla robotica aerea, alla chirurgia robotica, alla manipolazione e al tatto, e all’assistenza. Con ricercatori provenienti dal Regno Unito e da altri paesi, hanno lavorato su sfide concrete: la locomozione dei robot quadrupedi, l’apprendimento robotico basato sulla visione, la percezione tattile e le applicazioni in ambito sanitario.

Un progetto di gruppo sull’interazione con più persone

Il progetto di gruppo riguardava un robot capace di interagire con più persone contemporaneamente, mentre la maggior parte dei robot sociali è progettata per uno scambio faccia a faccia. Il team ha lavorato su tre punti: rilevare in tempo reale la persona che parla, seguire l’identità di ciascuno nel corso dello scambio, e generare movimenti naturali degli occhi e della testa, affinché il robot sembri attento all’intero gruppo.

Il progetto ha anche permesso all’autore di comprendere meglio la catena completa, dalla lingua al movimento. Un LLM (grande modello linguistico) traduce un’intenzione espressa in linguaggio comune in comandi strutturati, i quali sono associati a funzioni di alto livello del robot. La cinematica inversa, cioè il calcolo dei movimenti necessari alle articolazioni per raggiungere una data posizione, trasforma poi queste funzioni in traiettorie articolari. Infine, queste traiettorie raggiungono gli attuatori, gli organi che mettono in movimento il robot, tramite il suo stack di controllo. Umar Farooq descrive questo progetto come un’introduzione pratica alla reale difficoltà dell’interazione tra un umano e un robot a più voci.

Un finanziamento e dei ringraziamenti

La partecipazione dell’autore è stata finanziata da UK RAS STEPS, che lo ha selezionato tra cinque RTP scelti. Secondo lui, questo programma lo ha sostenuto anche oltre la scuola estiva, attraverso diversi workshop. Ringrazia in particolare Marie Daniels per il suo supporto e i suoi consigli durante la procedura di candidatura.

Esprime inoltre i suoi ringraziamenti al team dell’Imperial College di Londra, agli insegnanti, ai ricercatori e agli altri partecipanti, per una settimana ricca di scambi e in un ambiente favorevole all’apprendimento.

S’abonner
Notification pour
guest

0 Commentaires
Le plus ancien
Le plus récent Le plus populaire
0
Nous aimerions avoir votre avis, veuillez laisser un commentaire.x