Il processo che permette ad un essere umano di percepire, pesare e afferrare oggetti, deducendone le proprietà, rimane ancora un compito difficile perché possa essere replicato con fedeltà in un robot moderno.
I sensori che forniscono feedback sensoriali consentendo la destrezza della presa umana si chiamano meccanocettori e complicato è capirne il funzionamento. D’altro canto però, le strategie di presa dei robot basate sulla visione artificiale, sono progredite in modo sostanziale grazie all’abbondanza di dati e a strumenti basati sul machine learning. Non ci sono ancora, però, piattaforme sensoriali e set di dati su larga scala con cui sondare le informazioni tattili su cui si basano gli esseri umani quando afferrano un oggetto.
Recentemente il MIT ha messo a disposizione un intero archivio di dati basati sul tatto e lo ha creato immagazzinando in un sistema di intelligenza artificiale, le sensazioni registrate tramite dei guanti equipaggiati con speciali sensori. I dettagli dello studio sono pubblicati su Nature e grazie a questi si potrà dare vita a degli automi dotati di un senso del tatto del tutto simile a quello degli esseri umani e progettare tecnologie indossabili e protesi più sensibili.
Per lo studio è stato utilizzato un guanto tattile scalabile, STAG (scalable tactile glove), e reti neurali convoluzionali per mostrare che i sensori distribuiti uniformante sul guanto possono essere utilizzati per identificare singoli oggetti, stimarne il peso ed esplorare i tipici modelli tattili che emergono mentre si afferrano gli oggetti.
STAG è dotato di circa 550 sensori su tutta la sua superficie ed è un guanto di maglia che consiste di uno strato piezoresistivo collegato da una rete di elettrodi a fili conduttivi che vengono rilevati passivamente.
A testarli sono state persone normodotate che hanno contribuito a raccogliere il maggior numero di dati possibili mentre maneggiavano oggetti di varia natura. I guanti infatti sono stati testati su 26 oggetti, differenti in forma e peso, tra forbici, lattine, palline da tennis, penne. In questo modo i sistemi artificiali saranno in grado di riconoscere e classificare oggetti basandosi esclusivamente ai dati relativi al tatto, senza il bisogno di osservare delle immagini.
Al termine del progetto i dati raccolti sono stati utilizzati per svolgere un test su un’AI. Il sistema di intelligenza artificiale è riuscito ad identificare con precisione vari oggetti nel 76% dei casi, prevedendone il peso con un margine di errore di circa 60 grammi.
È possibile che in futuro l’archivio ottenuto dagli studiosi del MIT consentirà di realizzare delle mani robotiche sempre più precise e affidabili. La prima protesi di questo tipo, sviluppata nell’ambito del progetto europeo DeTOP, è stata impiantata lo scorso febbraio in Svezia a una donna di quarantacinque anni. Durante l’operazione chirurgica sono state impiantate nel radio e nell’ulna della paziente dei componenti in titanio in grado di collegare le ossa dell’avambraccio e le terminazioni nervose alla mano robotica.