I ricercatori della New York University, di Meta e di Hello Robot hanno creato una serie di cinque modelli di IA chiamati “modelli di utilità dei robot” (RUM), che consentono alle macchine di completare cinque compiti separati, ovvero aprire porte, cassetti, raccogliere fazzoletti, borse e oggetti cilindrici, in ambienti non familiari.
L’ obiettivo era quello di rendere i robot più efficienti e versatili, consentendo loro di eseguire compiti in ambienti non familiari senza la necessità di riaddestramento e, quindi, riducendo i costi e i tempi richiesti per raccogliere nuovi dati di addestramento, una delle principali sfide della robotica.
Al fine di testare quanto fossero in grado di eseguire correttamente le attività in nuovi ambienti senza ulteriori modifiche, il team ha optato per un sistema semplice, composto da un iPhone attaccato ad un bastone estensibile, montato sopra un robot dotato di ruote, con il quale sono state registrate le migliaia di dimostrazioni in ambienti domestici differenti, che hanno permesso appunto di addestrare gli algoritmi in modo più rapido ed economico.
Il tasso di completamento raggiunto era del 74,4%, ma i ricercatori sono stati in grado di aumentarlo al 90% prendendo le immagini dall’iPhone e dalla telecamera montata sulla testa del robot, fornendole poi a GPT-4o e chiedendogli se l’attività era stata completata correttamente. Se GPT-4o rispondeva di no, semplicemente reimpostavano il robot e riprovavano.
Questi risultati potrebbero aprire la strada a una diffusione più ampia dei robot nelle case. Infatti, Mahi Shafiullah, dottorando presso la New York University che ha lavorato a questo progetto, sostiene che il sogno che stanno realizzando è che loro possano addestrare qualcosa, metterlo su Internet e che poi chiunque possa scaricarlo ed eseguirlo su un robot a casa propria.
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Immagine generata tramite DALL-E 3.
