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Dalla Russia il “cervello artificiale” per guidare i robot tra la folla

Un gruppo di ricercatori del Dipartimento di Ingegneria Cibernetica della National University of Science and Technology MISiS ha sviluppato una rete neurale artificiale in grado di replicare sui robot il comportamento delle persone tra la folla.

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In un futuro non molto lontano non sarà difficile incrociare gruppi di robot che camminano tranquillamente per le strade delle nostre città, che prendono la metro o altri mezzi pubblici. Inizia a diventare sempre più importante, però, l’esigenza di “istruirli” a muoversi tra la folla senza arrecare danni agli esseri umani. Un gruppo di ricercatori del Dipartimento di Ingegneria Cibernetica della National University of Science and Technology MISiS, in Russia, ha condotto degli esperimenti per cercare di replicare lo stesso comportamento che le persone hanno nella folla, su una flotta di robot. Il risultato è stato quello di aver creato una rete neurale artificiale capace di poter imitare il cervello dell’uomo in simili situazioni.

Il nostro cervello è in grado di scegliere spontaneamente il percorso migliore

Vi è mai capitato di osservare il movimento caotico della gente tra la folla? Sicuramente sarà successo a tutti, almeno una volta nella vita, di impattare nel percorso di qualcun altro e di non sapere da che parte andare quando questo accade. In realtà questo succede “per colpa” del nostro cervello. Quando focalizziamo la nostra attenzione su qualcuno in particolare tendiamo a concentrarci troppo sul percorso di quella persona. Se invece camminiamo in maniera disinteressata, senza dare troppo perso alle altre persone, è molto meno probabile che questo accada. Il nostro cervello, infatti, utilizza la cosiddetta “conoscenza intuitiva” per predire inconsciamente tutti i movimenti delle persone nella folla, consentendoci di scegliere il percorso ottimale.

Dei piccoli robottini come caso di studio

Gli esperimenti realizzati dagli scienziati della MISiS University hanno coinvolto ben 55 piccolissimi robot circolari (del diametro di 35 mm) di plastica, stampati con la tecnica della stampa 3D. Grazie ad un elementare circuito elettrico presente all’interno di essi, i robot sono in grado di vibrare in un range di frequenze comprese tra 50 e 100 Hz. Fornendo un’opportuna alimentazione, essi riescono a descrivere dei movimenti casuali e caotici all’interno di un contenitore di plastica, grazie alle vibrazioni del motore.

Fotografia del robot utilizzato per realizzare la rete neurale artificiale. Fonte: National University of Science and Technology MISiS.
L’immagine mostra una fotografia del robottino (a) e il circuito di controllo che consente al robot di muoversi vibrando (b). Fonte: National University of Science and Technology MISiS.

Delle telecamere per registrare gli spostamenti dei robot e addestrare la rete neurale

Durante gli esperimenti, i ricercatori hanno utilizzato tre diversi recipienti di plastica dal diametro variabile (da 20 a 40 cm). Nelle tre condizioni operative, facendo variare anche il coefficiente di attrito tra i robot e il fondo del contenitore, una telecamera ha registrato le traiettorie descritte dai robottini. Queste sono state utilizzate per addestrare la DeepLabCut, una rete neurale artificiale basata sugli algoritmi messi a disposizione dalla OpenCv Library, una libreria software multipiattaforma utilizzata per applicazioni di visione artificiale real-time. Quello che gli scienziati hanno realizzato è un vero e proprio “cervello artificiale” abile di definire le traiettorie e metterle a disposizione di una flotta di robot, per guidarli tra la folla.

I tre diversi contenitori di plastica utilizzati per gli esperimenti. Da sinistra verso destra, dal più piccolo al più grande. Fonte: National University of Science and Technology MISiS.
I tre diversi contenitori di plastica utilizzati per gli esperimenti. Da sinistra verso destra, dal più piccolo al più grande. Fonte: National University of Science and Technology MISiS.

La rete neurale sviluppata consentirà ai gruppi scientifici di semplificare in modo significativo lo studio dei processi fisici in cluster densi di particelle in movimento caotico e potrà essere utilizzata come un prodotto finale. La misurazione di tutte le coordinate e le velocità dei robot consentirà di ottenere una descrizione esaustiva dei processi che si verificano tra la folla, comprese le informazioni sulle transizioni di fase e il raggruppamento dei robot.

Nikita Olekhno, PhD student

Ha spiegato Nikita Olekhno, uno dei ricercatori del team. Durante lo studio, inoltre, è stato analizzato anche lo spostamento quadratico medio di ciascun robot, a partire dalla posizione inziale a quella finale. Utilizzando lubrificanti diversi per far variare l’attrito, è emerso che per densità più basse i robot si muovono in maniera meno fluida, mentre per valori più alti si ottengono dei movimenti più naturali.

Le traiettorie di alcuni robot regisrate durante il movimento. Fonte: National University of Science and Technology MISiS.
Le traiettorie di alcuni robot regisrate durante il movimento. Fonte: National University of Science and Technology MISiS.

Il cervello artificiale riesce a calcolare le traiettorie dei robot nella folla

I risultati ottenuti sembrano essere promettenti nell’ottica di consentire ad un computer, magari da remoto, di poter gestire i movimenti dei robot tra la folla. La cosa più sorprendente è che un’intelligenza artificiale possa essere in grado di definire delle traiettorie “casualmente precise”, proprio come fa il nostro cervello quando camminiamo tra la gente. La rete neurale artificiale, infatti, potrà essere utilizzata per realizzare algoritmi per il controllo da remoto di flotte di droni. Gli scienziati, inoltre, si mostrano ottimisti verso ulteriori miglioramenti grazie ai quali fare simulazioni in tempo reale della flotta che si sta controllando. Ciò porterebbe alla realizzazione di un Digital Twin (ossia una replica virtuale) dell’intero sistema. Così facendo sarà possibile addirittura replicare in tempo reale i movimenti dei robot, aprendo la strada ad una nuova frontiera dell’interazione tra l’uomo e le macchine.

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