Negli ultimi tempi, i numerosi sviluppi e i finanziamenti nel campo della robotica hanno portato a pensare che il settore potrebbe essere a un punto di svolta.

Secondo MIT Technology, una serie di fattori convergenti nella ricerca sulla robotica potrebbero portare alla creazione di robot in grado di uscire dai laboratori e di entrare nelle nostre case. Ecco tre motivi per cui la robotica potrebbe essere sul punto di avere il suo “momento ChatGPT”.

L’hardware economico rende la ricerca più accessibile

I robot sono costosi. I robot altamente sofisticati possono facilmente costare centinaia di migliaia di dollari, rendendoli inaccessibili per la maggior parte dei ricercatori. Ad esempio, il PR2, una delle prime versioni di robot domestici, costava $ 400.000.

Tuttavia, nuovi robot più economici stanno consentendo a sempre più ricercatori di fare cose interessanti. Un nuovo robot chiamato Stretch, sviluppato dalla startup Hello Robot, è stato lanciato durante la pandemia con un prezzo molto più ragionevole di circa $ 18.000.

L’IA ci aiuta a costruire “cervelli robotici”. Ciò che distingue questa nuova generazione di robot è il loro software. Grazie al boom dell’IA, l’attenzione si sta spostando dalle imprese di destrezza fisica realizzate da robot costosi alla costruzione di “cervelli robotici generali” sotto forma di reti neurali.

Invece della tradizionale pianificazione e formazione accurata, i robotici hanno iniziato a utilizzare l’apprendimento profondo e le reti neurali per creare sistemi che imparano dal loro ambiente in movimento e regolano il loro comportamento di conseguenza.

Il modello visione-linguaggio-azione RT-2 di Google ottiene la sua comprensione generale del mondo dai testi e dalle immagini online su cui è stato addestrato, nonché dalle sue stesse interazioni. Traduce quei dati in azioni robotiche.

Covariant, una startup di robotica nata dall’unità di ricerca sulla robotica di OpenAI ora chiusa, ha costruito un modello multimodale chiamato RFM-1. Può accettare input sotto forma di testo, immagine, video, istruzioni robotiche o misurazioni.

Più dati consentono ai robot di apprendere più abilità. Il potere dei grandi modelli di AI come GPT-4 risiede nelle grandi quantità di dati raccolti da Internet. Ma questo non funziona davvero per i robot, che hanno bisogno di dati raccolti specificamente per i robot.

Un’ altro esempio e’ Figure è una startup che si occupa di robotica guidata dall’imprenditore Brett Adcock. Ora ha presentato un prototipo (in copertina) di Figure 01: tutto il suo software è stato creato da OpenAI, la società che ha sviluppato ChatGPT.

Una nuova iniziativa avviata da Google DeepMind, chiamata Open X-Embodiment Collaboration, mira a cambiare questa situazione.

Lo scorso anno, l’azienda ha collaborato con 34 laboratori di ricerca e circa 150 ricercatori per raccogliere dati da 22 robot diversi, tra cui lo Stretch di Hello Robot. Il set di dati risultante, pubblicato nell’ottobre 2023, presenta robot che dimostrano 527 abilità, come afferrare, spingere e muoversi.

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