Apprendimento robotico

I robot offline preprogrammati sono progettati per eseguire attività predefinite e una serie fissa di istruzioni all'interno di un ambiente predeterminato. Ciò significa che è probabile che abbiano difficoltà quando incontrano un cambiamento inaspettato nell’ambiente circostante.

I robot generici guidati dall’intelligenza artificiale possono superare i limiti dei comportamenti dei robot preprogrammati. A tal fine, è necessario l’apprendimento robotico basato sulla simulazione per consentire a questi robot di percepire, pianificare e agire autonomamente in condizioni dinamiche. 

L'apprendimento robotico consente a questi robot di acquisire e perfezionare nuove capacità utilizzando policy robot per migliorare le loro prestazioni in una varietà di scenari. Queste politiche sono insiemi di comportamenti appresi, tra cui la navigazione, la manipolazione abile, la locomozione e molti altri, che definiscono il modo in cui un robot dovrebbe prendere decisioni in varie situazioni.

Vantaggi dell'apprendimento robotico basato sulla simulazione

Flessibilità e scalabilità

Iterare, perfezionare e distribuire policy sui robot per scenari del mondo reale utilizzando varie fonti di dati provenienti dai dati reali acquisiti dal robot e dai dati sintetici nella simulazione per qualsiasi incarnazione di robot, come robot mobili autonomi (AMR), bracci robotici e robot umanoidi. L'approccio basato sulla simulazione consente inoltre di addestrare rapidamente centinaia o migliaia di istanze di robot in parallelo.

Sviluppo accelerato delle competenze

Addestrare i robot in ambienti simulati per adattarsi a nuove variazioni delle attività senza la necessità di riprogrammare l'hardware fisico del robot. 

Ambienti fisicamente accurati

Modellare facilmente fattori fisici come le interazioni degli oggetti (rigidi o deformabili), l'attrito, ecc., per ridurre significativamente il divario tra simulazione e realtà.

Ambiente di prova sicuro

Testare in sicurezza scenari potenzialmente pericolosi senza mettere a rischio la sicurezza umana o danneggiare le apparecchiature.

Ridurre i costi
Evitare il peso della raccolta dei dati reali e dei costi di etichettatura generando grandi quantità di dati sintetici, convalidando le policy dei robot addestrati nella simulazione e implementando i robot più velocemente. 

Algoritmi di apprendimento robotico

Gli algoritmi di apprendimento robotico, come l'apprendimento per imitazione o l'apprendimento per rinforzo, possono aiutare i robot a generalizzare le abilità apprese, consentendo loro di migliorare le proprie prestazioni in ambienti nuovi o mutevoli. Esistono varie tecniche di apprendimento, tra cui:

• Apprendimento per rinforzo: un approccio per tentativi ed errori in cui il robot riceve una ricompensa o una penalità in base alle azioni che intraprende. 
• Apprendimento per imitazione: il robot può apprendere dalle dimostrazioni umane dei compiti. 
• Apprendimento supervisionato: il robot può essere addestrato utilizzando dati etichettati per apprendere compiti specifici.
• Politica di diffusione: il robot utilizza modelli generativi per creare e ottimizzare le azioni del robot per i risultati desiderati.
• Apprendimento auto-supervisionato: quando i set di dati etichettati sono limitati, i robot possono generare le proprie etichette di addestramento da dati non etichettati per estrarre informazioni di valore.