CAMERIERI E BARISTI: I PROSSIMI A ESSERE RIMPIAZZATI - IN CINA E’ STATO SVILUPPATO UN ROBOT CHE RIESCE A PREPARARE LE SPREMUTE E PIEGARE I TOVAGLIOLI - IL ROBOT E’ STATO ISTRUITO A SHANGHAI. DURANTE IL SUO “ADDESTRAMENTO” E’ STATO MESSO ALLA PROVA CON DEGLI IMPREVISTI DI NATURA UMANA. UN MODO PER TESTARE LA SUA REAZIONE ALLA DIFFICOLTA’ REALI...

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(ANSA) - Sa lavorare al bar di centro commerciale preparando spremute, piegando tovaglioli o giocando con una palla: sono le abilità sviluppare dal robot cinese RL-100 unendo in modo innovativo osservazione e ripetizioni.

A sviluppare la nuova tecnica ibrida di apprendimento è stato il lavoro guidato da Kun Lei, dell'Università Jiao Tong di Shanghai, e pubblicato su Science Robotics.

Nonostante gli enormi progressi fatti in questi anni dai robot, grazie in particolare ai paralleli sviluppi dell'Intelligenza Artificiale, le macchine hanno ancora oggettive difficoltà nell'interagire con il mondo reale dove esistono infinite possibilità impreviste difficili da modellizzare in anticipo.

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Usando ora una nuova tecnica di addestramento i ricercatori cinesi hanno fatto un importante passo in avanti. Il robot, infatti, è stato istruito in due fasi: la prima è stata di apprendimento per imitazione, ossia sono state fatte vedere alla macchina le azioni da compiere per eseguire un'operazione, e poi si è passati al cosiddetto apprendimento per rinforzo, ossia è stato lasciato libero di esercitarsi nel mondo reale con la possibilità di sbagliare e ogni volta guidato nel capire i suoi errori.

Il tutto è stato applicato su 8 diverse mansioni come costruire una scatola, piegare un asciugamani o svitare un coperchio e in alcune occasioni il robot veniva anche disturbato dagli umani che creavano degli imprevisti, come una spinta o un oggetto fuori posto. Tra i vari successi ottenuti quello di riuscire a far lavorare RL-100 per ben 8 mesi all'interno di un centro commerciale dove realizzava e versava spremute d'arancia ai clienti.

Un lavoro innovativo che dimostra come le tecniche di addestramento dei robot siano determinanti nella loro futura capacità: "L'imitazione non è la fine dell'apprendimento, ma il suo inizio", ha commentato Johannes Stork, dell'Università di Orebro in Svezia. "L'obiettivo raggiunto è memorabile - ha aggiunto - ma la vera importanza sta nel modo in cui il sistema raggiunge tale risultato".

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