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Facebook abilita una nuova generazione di robot sensibili

Senza il senso del tatto, non ce ne saremmo mai accorti e avremmo avuto tra le mani un’inarrestabile macchina per uccidere resuscitata. Quindi sii grato per il più sottovalutato dei tuoi cinque sensi che presto i robot potranno godere da soli. Facebook ha annunciato lunedì di aver sviluppato una gamma di tecnologie tattili che daranno ai robot un senso del tatto che il dottore pazzo non potrebbe mai immaginare.

Ma perché Facebook è impegnato nella ricerca sulla robotica? “Prima di entrare in Facebook, ho chattato con Mark Zuckerberg e ho chiesto: ‘C’è un’area relativa all’IA su cui pensi che non dovremmo lavorare?’ Yann LeCun, il principale scienziato di intelligenza artificiale di Facebook, ha recentemente ricordato in una conferenza stampa: “E ha detto: ̵

“Poi, dopo alcuni anni”, ha continuato, “è diventato chiaro che nel contesto della robotica sono stati fatti molti progressi interessanti nel lavoro sull’intelligenza artificiale perché questo è il nesso che le persone nella ricerca sull’intelligenza artificiale vengono a provare; il ciclo completo di percezione, ragionamento, pianificazione e azione, per poi ottenere feedback dall’ambiente.

Pertanto, FAIR ha concentrato la sua ricerca sulla tecnologia tattile su quattro aree di ricerca principali: hardware, simulazione, elaborazione e percezione. Abbiamo già visto gli sforzi hardware di FAIR: DIGIT, un “” che Facebook ha annunciato per la prima volta nel 2020. Contrariamente ai sensori tattili convenzionali, che sono in genere basati su metodi capacitivi o resistivi, DIGIT è in realtà basato sulla visione.

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“All’interno dei sensori c’è una fotocamera, i LED RGB sono attaccati attorno al silicio e poi c’è un gel di silicone”, spiega Roberto Calandra, ricercatore AI di Facebook. “Ogni volta che tocchiamo il silicone su un oggetto, si verificano ombre o cambiamenti di colore, che vengono poi registrati dal collare. Consenti questo [DIGIT] avere una risoluzione estremamente elevata e una sensibilità spettrale estremamente elevata e allo stesso tempo avere un dispositivo meccanicamente molto robusto e molto facile ed economico da realizzare. “

Calandra ha notato che DIGIT costa circa $ 15 per la produzione e che i suoi schemi di produzione sono disponibili come hardware open source per le università e gli istituti di ricerca con capacità di produzione. Grazie a una partnership con, è in vendita anche a ricercatori (e anche al pubblico) che non possono costruirne uno.

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In termini di simulazione, che consente ai sistemi ML di addestrarsi in un ambiente virtuale senza dover raccogliere un mucchio di dati hardware dal mondo reale (simile a), FAIR ha sviluppato TACTO. Questo sistema può generare centinaia di fotogrammi di letture tattili realistiche ad alta risoluzione al secondo e simulare sensori tattili visivi come DIGIT, quindi i ricercatori non devono passare ore a toccare i sensori creando un compendio di dati di allenamento del mondo reale.

“Se vuoi usare l’apprendimento per rinforzo oggi, ad esempio, per insegnare a un’auto a guidare da sola”, ha sottolineato LeCun, “devi farlo nella tua zona perché ci vorrebbero milioni di ore per guidare un’auto, perché hai innumerevoli migliaia di incidenti e vieni distrutto più volte prima che bruci e anche allora probabilmente non sarebbe molto affidabile. Allora come è possibile che una persona sia in grado di imparare a guidare un’auto con 10-20 ore di pratica senza supervisione? “

“Questo perché quando abbiamo 16 o 17 anni abbiamo un modello abbastanza buono del mondo”, ha continuato. Capiamo naturalmente le implicazioni di ciò che accadrebbe se guidassimo un’auto da un dirupo perché abbiamo quasi due decenni di esperienza con il concetto di gravità, oltre a cazzeggiare e capire. “Come fare in modo che le macchine imparino questo modello mondiale che consente loro di prevedere gli eventi e pianificare ciò che accadrà a seguito delle loro azioni è davvero al centro del problema”.

Sensori e simulatori vanno tutti bene a condizione che tu abbia una laurea avanzata in Comp Sci e una profonda comprensione del processo di formazione ML. Tuttavia, molti aspiranti scienziati della robotica non hanno questo tipo di qualifiche. Per ampliare la disponibilità di DIGIT e TACTO, FAIR ha sviluppato PyTouch, da non confondere. Mentre Torch è una libreria di apprendimento automatico che si concentra principalmente sulle librerie basate sulla visione e NLP, PyTouch si concentra sulle applicazioni sensibili al tocco.

“I ricercatori possono semplicemente collegare il loro DIGIT, scaricare un modello pre-addestrato e utilizzarlo come elemento costitutivo nella loro applicazione robotica”, hanno scritto Mike Lambeta, ingegnere hardware di IA di Facebook e Calandra in un blog pubblicato lunedì. “Ad esempio, per costruire un controller che afferri gli oggetti, i ricercatori potrebbero dire se le dita del controller sono in contatto scaricando un modulo da PyTouch”.

Più di recente, FAIR (in collaborazione con la Carnegie Mellon University) ha sviluppato ReSkin, una “pelle” sensibile al tocco per robot e dispositivi indossabili. “Questo elastomero malleabile contiene particelle micromagnetiche”, ha affermato Abhinav Gupta, responsabile della ricerca sull’intelligenza artificiale di Facebook. “E poi abbiamo l’elettronica: un circuito sottile e flessibile che è essenzialmente una griglia di magnetometri. La tecnologia dei sensori dietro la pelle è molto semplice: quando si applica una forza su di essa, l’elastomero si deforma e mentre si deforma cambia il flusso magnetico che viene letto [by] Magnetometro. “

“Una pelle del sensore tattile generalizzato come ReSkin sarà una fonte di abbondanti informazioni di contatto che potrebbero aiutare a far avanzare l’IA in una varietà di attività basate sul tocco, tra cui la classificazione degli oggetti, la propriocezione e la presa robotica”, ha recentemente scritto Gupta su un blog FAIR. “I modelli di intelligenza artificiale addestrati con abilità di percezione tattile apprese saranno in grado di svolgere molti tipi di compiti, compresi quelli che richiedono una maggiore sensibilità, come lavorare in ambito sanitario, o una maggiore destrezza, come manovrare oggetti piccoli, morbidi o delicati. “

Sebbene sia relativamente economico da produrre – 100 unità costano circa $ 6 – ReSkin è sorprendentemente durevole. Il materiale di 2-3 mm di spessore può sopportare fino a 50.000 contatti, genera segnali tattili ad alta frequenza a 3 assi e mantiene una risoluzione temporale fino a 400 Hz e una risoluzione spaziale di 1 mm con una precisione del 90%. Una volta che una striscia di ReSkin raggiunge i suoi limiti utilizzabili, “sostituire la skin è facile come rimuovere un cerotto e indossarne uno nuovo”, ha scherzato Gupta.

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Date queste proprietà, i ricercatori di FAIR ritengono che ReSkin sarà utilizzato in una serie di applicazioni, inclusa la manipolazione delle mani, ovvero garantire che la pinza robotica non schiacci l’uovo che sta raccogliendo; Misurando le forze tattili sul campo, misurando la forza che la mano umana esercita sugli oggetti che manipola e la posizione di contatto, essenzialmente i robot imparano a riconoscere cosa raggiungere e quanta pressione applicare quando li tocca.

Come praticamente per tutte le ricerche precedenti, FAIR DIGIT, TACTO, PyTouch e ReSkin hanno reso disponibile software open source per far avanzare lo stato dell’arte della tecnologia tattile in tutto il campo.

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