STATI UNITI
16.10.2019 - 16:010
Aggiornamento : 17.10.2019 - 06:07

Ecco il robot che sa risolvere il cubo di Rubik

Dactyl è una mano robotica sviluppata dall'organizzazione non profit americana per la ricerca sull'intelligenza artificiale, OpenAI

NEW YORK - Pronto il robot che sa risolvere il cubo di Rubik e lo fa con una sola mano: si chiama Dactyl e non è solo una curiosità, ma è un passo importante verso macchine più agili per applicazioni industriali e di consumo, per esempio in grado di lavorare in un ambiente domestico complesso come una cucina.

Dactyl è una mano robotica sviluppata dall'organizzazione non profit americana per la ricerca sull'intelligenza artificiale, OpenAI.

Era da un oltre un anno che l'organizzazione stava lavorando a questo risultato e nel 2018 aveva presentato una prima versione del robot in grado di manipolare il cubo con notevole destrezza, grazie a un algoritmo di apprendimento. Tutto l'addestramento si era svolto in simulazione, per evitare l'usura della macchina durante la fase di addestramento. L'algoritmo aveva appreso quindi nella sicurezza dello spazio digitale per essere successivamente trasferito nel robot fisico.

«Mi avevano stupito» rileva Leslie Kaelbling, esperta di robotica del Massachusetts Institute of Technology (Mit), sulla rivista online Mit Technology Review. «Non è una cosa che avrei immaginato che avrebbero potuto far funzionare", aggiunge. Tradizionalmente, i robot, infatti, sono in grado di manipolare gli oggetti in modo molto semplice.

Adesso Dactyl si è superato, imparando a risolvere il cubo di Rubik con un nuovo livello di destrezza. «Questo è un problema davvero difficile», afferma Dmitry Berenson, esperto di robotica dell'Università del Michigan. «Il tipo di manipolazione richiesta per ruotare le parti del cubo di Rubik - aggiunge - è in realtà molto più difficile che ruotare un semplice cubo».

I ricercatori ci sono riusciti, anche in questo caso, grazie all'addestramento virtuale, ma miscelando durante la fase di addestramento più condizioni, in ogni ciclo di allenamento, in modo da rendere l'algoritmo in grado di adattarsi alle diverse possibilità.
 
 

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