Nel mondo della robotica, la capacità di apprendimento rappresenta uno dei traguardi più ambiziosi. Molti dei robot attuali sono stati progettati per eseguire una, o al massimo alcune, specifiche funzioni con alta precisione. Questo approccio, che caratterizza sia semplici dispositivi come gli aspirapolvere robotizzati sia avanzati impianti industriali, solleva un interrogativo: come possiamo evolvere verso una robotica di impiego generico anziché specializzato?
La chiave risiede nell’apprendimento robotico. Ogni laboratorio avanzato in questo campo è oggi concentrato su questa sfida, così come diverse aziende emergenti e stabilite, come Viam e Intrinsic, che stanno operando per rendere la programmazione dei robot più accessibile.
Tuttavia, non esiste una soluzione universale. L’elaborazione di sistemi più avanzati e funzionali richiederà un insieme di strategie. Una costante che emerge è la necessità di disporre di un ampio archivio di dati condivisi.
In questo contesto si inserisce il recente annuncio del team di robotica di Google’s DeepMind. Collaborando con 33 istituti di ricerca, hanno sviluppato un database condiviso denominato Open X-Embodiment. Questa iniziativa è stata paragonata a ImageNet, un progetto che risale al 2009 e che ha raccolto oltre 14 milioni di immagini.
Gli esperti Quan Vuong e Pannag Sanketi di DeepMind evidenziano che, allo stesso modo in cui ImageNet ha rivoluzionato la ricerca nel campo della visione computazionale, Open X-Embodiment potrebbe fare altrettanto per la robotica. “Elaborare un archivio con diverse applicazioni robotiche è essenziale per sviluppare un modello versatile, in grado di gestire svariati robot, seguire diverse istruzioni, e ragionare in modo efficace su compiti articolati”, affermano.
Infine, il riferimento a “Open” non è casuale: questo prezioso database è stato reso accessibile al mondo della ricerca. Include oltre 500 competenze e 150.000 compiti, provenienti da 22 diversi modelli di robot. L’intento è quello di democratizzare l’accesso ai dati, facilitando la ricerca e accelerando gli sviluppi nel settore.
Il futuro della robotica sembra dipendere non solo dalla capacità dei robot di apprendere reciprocamente, ma anche dalla collaborazione tra ricercatori. Open X-Embodiment potrebbe rappresentare un passo significativo verso una robotica sempre più flessibile e adattabile, in linea con le esigenze di un settore in continua evoluzione.
Per approfondire: Google DeepMind unites researchers in bid to create an ImageNet of robot actions
