Google, l'IA che riconosce gli oggetti toccandoli

Gli esseri umani sono in grado di riconoscere gli oggetti circostanti sin dalla più tenera età. La capacità di interagire con ogni cosa tangibile nei dintorni gioca un ruolo essenziale nella capacità di percezione e manipolazione degli oggetti: tutto ciò porta all’autodisciplina, ovvero quel che si apprende in maniera autonoma a seconda del risultato raggiunto. Nei robot, tale capacità è in fase di esame, ma sembra che un grosso passo in avanti sia stato fatto di recente: gli scienziati di Google hanno infatti proposto un’IA chiamata Grasp2Vec, un algoritmo in grado di apprendere le principali caratteristiche di oggetti mai utilizzati semplicemente maneggiandoli.

Eric Jang e Coline Devin, due membri del team di sviluppo di BigG, dichiarano:

Nel campo della robotica, questo tipo di apprendimento è intensamente studiato perché consente alle intelligenze artificiali di apprendere senza la necessità di grandi quantità di dati o di una supervisione manuale. Usando questa forma di autodisciplina, macchine come i robot possono imparare a riconoscere oggetti grazie ai dati visivi, che forniscono un feedback sull’ambiente circostante e sui cambiamenti di un elemento nella scena.

Collaborando con X Robotics, gli scienziati hanno insegnato a un braccio meccanico ad afferrare casualmente gli oggetti, cosicché sia capace di riconoscere le caratteristiche di un set di articoli di uso comune. L’esperienza, infatti, porta infine alla “presa intenzionale” di strumenti e giocattoli scelti dagli scienziati.

I ricercatori di Google hanno incoraggiato il braccio a prendere gli oggetti per controllarli usando la fotocamera installata e rispondendo alle domande di riconoscimento. È stato così implementato un sistema di percezione per estrapolare informazioni significative sugli articoli, sulla base di tre immagini: una prima che l’oggetto venga afferrato, una dopo e un’immagine isolata.