MIT students develop a Jenga-playing robot
Jenga è un passatempo che molti umani possono ancora godere anche dopo più di un paio di drink, rendendolo un popolare gioco da bar. Ma per i robot, il gioco rimane una sfida che mette alla prova il modo in cui entrambi vedono e sentire il mondo fisico, una combinazione di abilità che, una volta padroneggiata, avrà importanti implicazioni ben oltre la possibilità di vincere una scheda bar gratuita.
Il professor Alberto Rodriguez e lo studente universitario Nima Fazeli del Massachusetts Institute of Technology raccontano Inverso che questa svolta è la chiave per addestrare i robot nel mondo reale. La loro ricerca è stata pubblicata mercoledì sulla rivista Scienza Robotica.
Utilizzando l'intelligenza artificiale, i due ricercatori hanno permesso al loro robot di elaborare sia i dati visivi e tattili in tempo reale, sia l'alimentazione di centinaia di fogli di calcolo. Questo tipo di elaborazione dei dati in tempo reale potrebbe un giorno condurre a robot di linee di assemblaggio in grado di apprendere rapidamente utilizzando le informazioni tattili, senza doverle riprogrammare. I robot domestici potrebbero anche apprendere nuove abilità di pulizia con solo un po 'di prova. Le macchine potrebbero eventualmente essere addestrate come apprendisti.
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"La capacità di apprendere come interagire con la torre con cura e sicurezza è la chiave per sviluppare un'abilità di manipolazione robotica", scrivono Rodriguez e Fazeli in una e-mail a Inverso. "Un secondo motivo chiave per cui abbiamo scelto Jenga è l'efficienza dei dati. Come possiamo far imparare al robot da decine o centinaia di tentativi anziché decine o centinaia di migliaia di tentativi? Entrambi sono importanti per molte attività che svolgiamo con le nostre mani e sarebbe fantastico che i robot ci aiutino. Dall'assemblaggio dei telefoni all'ordinamento attraverso la spazzatura."
In un video pubblicato dai ricercatori, un braccio robotico spinge la torre di blocchi di legno per esplorare quali mosse si potrebbe fare; identifica rapidamente i pezzi bloccati e si allontana da quelli. Alla fine diventa un esperto di Jenga che potrebbe semplicemente avere un colpo a battere un umano (probabilmente ubriaco). Questo differisce da molti robot oggi che si affidano esclusivamente a dati visivi per svolgere i propri compiti.
Ora che questo metodo di allenamento ha dimostrato di distruggerlo a Jenga, spetta ai ricercatori tradurre il metodo per aiutare i robot a padroneggiare compiti più pratici. Forse imparare come separare il riciclaggio dai rifiuti del compost basato sulla vista e sul tatto potrebbe essere il prossimo grande test.
Fino a quel momento, questa pinza robotica ti renderà felicemente come un pazzo alla tua prossima sessione al bar Jenga.
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