Un sistema per progettare e addestrare robot morbidi intelligenti

“Evolution Gym” è un punto di riferimento su larga scala per la co-ottimizzazione della progettazione e del controllo di robot morbidi che si ispira alla natura e ai processi evolutivi.

Evolution Gym” è un sistema di test su larga scala per co-ottimizzare la progettazione e il controllo di robot morbidi ideato dagli scienziati del MIT che prende ispirazione dalla natura e dai processi evolutivi.

I robot nel simulatore assomigliano un po’ a pezzi di Tetris morbidi e mobili costituiti da “cellule” morbide, rigide e attuatrici su una griglia, adibite a compiti come camminare, arrampicarsi, manipolare oggetti e cambiare forma. Per testare l’attitudine del robot, il team ha sviluppato i propri algoritmi di co-progettazione combinando metodi standard per l’ottimizzazione del design e tecniche di apprendimento per rinforzo profondo (RL).
L’ottimizzazione del design chiede come si comporta il design e l’ottimizzazione del controllo risponde con un punteggio.

Il robot impara come completare un’attività quale spingere un blocco ottenendo alcune informazioni che lo aiutano, come vedere dove si trova il blocco e come si presenta il terreno vicino. Successivamente il robot ottiene una misurazione della propria performance, cioè la ricompensa. Più il robot spinge il blocco, maggiore è la ricompensa.

“Con Evolution Gym puntiamo a spingere i confini degli algoritmi per l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale – sottolinea Jagdeep Bhatia, ricercatore capo del progetto –. Attraverso un benchmark su larga scala incentrato su velocità e semplicità, non solo adottiamo un linguaggio comune per lo scambio di idee e risultati all’interno dello spazio di apprendimento per rinforzo e co-progettazione, ma diamo anche ai ricercatori senza informatica all’avanguardia risorse per contribuire allo sviluppo algoritmico in queste aree“.

Secondo il cosiddetto “sviluppo morfologico“, il robot diventa gradualmente più intelligente man mano che acquisisce esperienza nella risoluzione di compiti sempre più complessi. Per esempio ottimizza un semplice robot per camminare, poi per trasportare carichi, poi per salire le scale. Nel tempo il corpo e il cervello del robot si “trasformano” in qualcosa che può risolvere compiti più impegnativi rispetto ai robot addestrati direttamente agli stessi compiti.

Evolution Gym” è open source e gratuito; gli scienziati sperano che il loro lavoro ispiri algoritmi nuovi e migliorati nel co-design.

Fonte: https://news.mit.edu/2021/system-designing-training-intelligent-soft-robots-1207