Dai robot di servizio alle reti neuronali, si passa dalla fantascienza alle applicazioni concrete.

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I robot di servizio a uso professionale hanno superato la fase di prototipazione e collaudo e ora entrano in fase operativa. È stato uno dei temi principali di Innorobo, la fiera internazionale della robotica tenutasi a Parigi il mese scorso, focalizzata sui progressi nei bracci robotici per la produzione industriale. La tecnologia sta diventando di uso comune in una gamma di settori sempre più vasta: dalle linee di produzione degli stabilimenti all'assistenza agli operatori, al trasporto dei prodotti e alla gestione della logistica degli ordini, fino alle operazioni chirurgiche e alla manutenzione dei siti fisici.

Captain DC: Robot-as-a-Service per centri dati

La robotica trova applicazioni anche in agricoltura, impianti nucleari, pozzi petroliferi e infrastrutture sommerse (trasporto di materie prime grezze, cablaggi internet eccetera) oppure aeree, terrestri e mobili, aprendo la via all'impiego di modelli di integrazione As-a-Service per le imprese e i professionisti.

superflex-exosquelette-sriSpostarsi negli esoscheletri futuri

Il potenziale dei sensori sembra infinito: le auto senza guidatore hanno già dimostrato che, in un futuro assai vicino, le nostre vite quotidiane e gli spostamenti dal punto A al punto B saranno migliorati dall'intelligenza artificiale.

Dove sussistono esigenze di supporto alla mobilità fisica individuale stanno emergendo soluzioni sempre più progredite di esoscheletro. Ne sono esempi la movimentazione dei colli e le soluzioni che assistono soldati o disabili, grazie a sistemi che i centri di ricerca e sviluppo rendono sempre più integration i corpi e i cervelli.

Un gruppo di ricercatori californiani ha sviluppato una esostruttura morbida e flessibile. Munita di sensori di movimento, accelerometrici e giroscopici, Superflex può misurare i punti di forza e di debolezza di chi la indossa e compensare applicando potenza solo quando e dove serve, per aiutare la mobilità e migliorare le prestazioni energetiche del sistema.

La sfida dei neuroni artificiali

I progressi nel machine learning e nel deep learning significano che persino i migliori giocatori di scacchi e Go oggi possono essere superati da un programma. I robot online presto impareranno a sviluppare capacità motorie molto più velocemente che gli umani, grazie a un sistema di neuroni artificiali e all'analisi di enormi volumi di dati.

Ridurre il divario tra le abilità umane e quelle robotiche è un'area in cui Google sta concentrando le proprie ricerche. Attualmente sta valutando la possibilità di usare reti di neuroni artificiali per migliorare vista, udito e prensilità dei robot oltre che potenziare le loro capacità di machine Learning e reattività istantanea, obiettivi che potrebbero rivoluzionare il settore manifatturiero. I programmi Magenta e DeepDream di Google stanno mettendo alla prova anche il potenziale artistico di macchine e algoritmi.

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