Grazie alla nuova tecnologia che consente loro di creare strumenti semplici, i robot potrebbero essere sull'orlo della loro versione dell'età della pietra.

Utilizzando una nuova capacità di ragionare sulla forma, funzione, e attaccamento di parti non correlate, i ricercatori hanno per la prima volta addestrato con successo un agente intelligente per creare strumenti di base combinando oggetti.

La svolta arriva dal laboratorio di ricerca Robot Autonomy and Interactive Learning (RAIL) di Georgia Tech ed è un passo significativo verso la possibilità per gli agenti intelligenti di ideare strumenti più avanzati che potrebbero rivelarsi utili in ambienti pericolosi e potenzialmente pericolosi per la vita.

Il concetto può suonare familiare. Si chiama "MacGyvering, " basato sul nome di una serie televisiva degli anni '80 e recentemente riavviata. Nella serie, il personaggio del titolo è noto per la sua capacità di risoluzione dei problemi non convenzionale utilizzando le diverse risorse a sua disposizione.

Per anni, scienziati informatici e altri hanno lavorato per fornire robot con capacità simili. Nel loro nuovo lavoro robot-MacGyvering, I ricercatori del laboratorio RAIL guidati dalla professoressa associata Sonia Chernova hanno utilizzato come punto di partenza una tecnica robotica precedentemente sviluppata dall'ex professore della Georgia Tech Mike Stilman.

In questo ultimo lavoro, un robot addestrato utilizzando il nuovo approccio del team riceve una serie di parti opzionali e gli viene detto di creare uno strumento specifico. Proprio come le sue controparti umane, il robot prima esamina le forme di ogni parte e come una potrebbe essere attaccata all'altra.

Utilizzando l'apprendimento automatico, il robot è addestrato ad abbinare la forma alla funzione, quali forme di oggetti facilitano un particolare risultato, da numerosi esempi di oggetti di uso quotidiano. Per esempio, imparando che la concavità delle ciotole permette loro di trattenere liquidi, fa uso di questa conoscenza quando costruisce un cucchiaio. Allo stesso modo, ai robot è stato insegnato come unire oggetti insieme da esempi di materiali che possono essere forati o afferrati.

Nello studio, i ricercatori hanno creato con successo martelli, spatole, scoop, spatole, e cacciaviti.

"Il cacciavite era particolarmente interessante perché il robot combinava una pinza e una moneta, " disse Lakshmi Nair, un dottorato di ricerca studente della School of Interactive Computing e uno dei ricercatori del progetto. "Ha ragionato che le pinze erano in grado di afferrare qualcosa e ha detto che la moneta corrispondeva alla testa di un cacciavite. Mettili insieme, e crea uno strumento efficace."

Attualmente, il robot si limita solo alla forma e al fissaggio. Non può ancora ragionare efficacemente su particolari proprietà dei materiali, un passo cruciale nell'avanzare verso uno scenario del mondo reale.

"La gente ragiona che i martelli sono robusti e forti, così non faresti un martello con i blocchi di gommapiuma, " Nair ha detto. "Vogliamo raggiungere quel livello di ragionamento nel nostro lavoro, che è qualcosa su cui stiamo lavorando ora".

L'ispirazione per l'opera viene dal racconto popolare dell'Apollo 13, il condannato settimo volo con equipaggio del programma spaziale Apollo. Dopo che una bombola di ossigeno nel modulo di servizio della nave è esplosa due giorni dopo l'inizio della missione, i membri dell'equipaggio sono stati costretti ad apportare modifiche di fortuna al sistema di rimozione dell'anidride carbonica.

Nonostante una finestra temporale pericolosamente ristretta e un'altissima tensione tra tutti a bordo e al controllo missione, il salvataggio ha avuto successo. Nair e i suoi collaboratori sperano che questa ricerca si dimostri fondamentale per la futura tecnologia robotica che potrebbe ragionare più velocemente e senza il peso dello stress.

"Sono stati in grado di realizzare questo filtro, ma la soluzione ha impiegato molto tempo per arrivare, " Ha detto Nair. "Vogliamo realizzare robot in grado di assistere gli esseri umani in questo tipo di scenari per alleviare la pressione su di loro per trovare soluzioni innovative e potenzialmente salvare le loro vite".

Questo lavoro è stato presentato alla conferenza Robotics:Science and Systems del 2019 in un documento intitolato "Autonomous Tool Construction Using Part Shape and Attachment Prediction" (Lakshmi Nair, Nithin Shrivatsav, Zackory Erickson, Sonia Cernova).