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Robocat è il robot ultra-preciso di DeepMind che sfrutta l’AI

Sono numerose le applicazioni di intelligenza artificiale che, in questi mesi, stiamo vedendo applicate al mondo reale: dalla generazione di testi in linguaggio naturale fino alla creazione di video fotorealistici, come abbiamo visto più volte anche nel nostro blog. Anche il mondo della robotica non poteva non rimanere coinvolto, ed è questo il progetto appassionante di cui vogliamo parlarvi oggi.

In breve, RoboCat è un agente di intelligenza artificiale per la robotica che impara a svolgere una serie di compiti su diversi bracci meccanici, e successivamente auto-genera nuovi dati di addestramento per migliorare la propria tecnica. RoboCat si basa sul modello sviluppato da Google DeepMind di nome Gato (in spagnolo significa per l’appunto “gatto”, da cui il nome Robo-cat): questo modello è in grado di elaborare linguaggio naturale, immagini ma anche azioni che può eseguire un robot in diversi ambienti. La novità di questo genere di applicazione è che dopo un certo numero di passi di addestramento, un robot controllato con sistema RoboCat è in grado di apprendere e migliorare la precisione dei movimenti in modo costante.

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L’immagine seguente (tratta dal blog di DeepMind) spiega il workflow alla base del funzionamento di RoboCat: in prima istanza vengono formalizzati ed inseriti nel sistema vari task (compiti), da parte di un operatore umano. RoboCat è in grado a questo punto di “specializzarsi” e raffinare, nella fase successiva, il proprio comportamento, rendendolo sempre più preciso. I task completati vengono poi salvati in un dataset di operazioni, che viene poi sottoposto a sua volta ad addestramento o training.

robocat come funziona

La combinazione di tutto questo addestramento fa sì che l’ultimo RoboCat si basi su un milioni di potenziali traiettorie, provenienti da bracci robotici reali e simulati, inclusi i dati autogenerati per l’addestramento (che è ciclico: possiamo sempre inserire nuove operazioni e per ognuna di essere si ripeterà la medesima procedura). I vantaggi di RoboCat rispetto a quanto risultato ad oggi sono evidenti, a quanto ne sappiamo: nonostante ricerche precedenti abbiano esplorato l’ambito sotto vari aspetti, RoboCat è il primo agente che risolve e si adatta a più compiti, sfruttando modelli realmente funzionanti di robot.

RoboCat apprende inoltre molto più velocemente di altri modelli analoghi, essendo in grado formalmente di imparare un task con soli 100 campioni, anche sfruttando la completezza e la diversificazione del modello sottostante.

(fonte)

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