Apprendimento robotico

I robot pre-programmati operano utilizzando istruzioni fisse all'interno di ambienti prestabiliti, limitando la loro adattabilità ai cambiamenti inaspettati.

I robot basati sull'IA affrontano questi limiti attraverso l'apprendimento basato sulla simulazione, consentendo loro di percepire, pianificare e agire in modo autonomo in condizioni dinamiche. Con l'apprendimento dei robot, possono acquisire e perfezionare nuove competenze utilizzando politiche apprese, ovvero insiemi di comportamenti per la navigazione, la manipolazione e molto altro ancora, per migliorare il processo decisionale in varie situazioni.

I vantaggi dell'apprendimento basato sulla simulazione

Flessibilità e scalabilità

Itera, perfeziona e distribuisci le politiche dei robot per scenari del mondo reale utilizzando una varietà di fonti di dati provenienti dai dati acquisiti dal robot reale e dai dati sintetici nella simulazione. Ciò funziona per qualsiasi realizzazione di robot, come i robot mobili autonomi (AMR), le braccia robotiche e i robot umanoidi. L'approccio basato sul "sim-first" consente inoltre di addestrare rapidamente centinaia o migliaia di istanze di robot in parallelo.  

Sviluppo accelerato delle competenze

Addestra i robot in ambienti simulati in grado di adattarsi alle nuove variazioni delle attività senza che sia necessario riprogrammare l'hardware fisico dei robot stessi. 

Ambienti fisicamente accurati

Modella facilmente fattori fisici come le interazioni degli oggetti (rigidi o deformabili), l'attrito, ecc., per ridurre significativamente il divario tra simulazione e realtà.  

Ambiente di prova sicuro

Testa scenari potenzialmente pericolosi senza rischi per la sicurezza umana o danni alle apparecchiature.

Costi ridotti

Evita l'onere dei costi di raccolta ed etichettatura dei dati del mondo reale generando grandi quantità di dati sintetici, convalidando le politiche dei robot addestrati in simulazione e distribuendo sui robot più velocemente. 

Algoritmi di apprendimento robotico

Gli algoritmi di apprendimento robotico, così come l'apprendimento per imitazione o il reinforcement learning, possono aiutare i robot a generalizzare le competenze di apprendimento e migliorare le loro prestazioni in ambienti nuovi o mutevoli. Esistono diverse tecniche di apprendimento, tra cui:

• Reinforcement learning: un approccio basato su tentativi ed errori in cui il robot riceve una ricompensa o una penalità in base alle azioni che compie. 
• Apprendimento per imitazione: il robot può imparare dalle dimostrazioni umane di attività. 
• Apprendimento supervisionato: il robot può essere addestrato utilizzando dati etichettati per apprendere attività specifiche.
• Politica di diffusione: il robot utilizza modelli generativi per creare e ottimizzare le azioni robotiche per ottenere i risultati desiderati.
• Apprendimento auto-supervisionato: quando ci sono set di dati etichettati limitati, i robot possono generare le proprie etichette di addestramento da dati non etichettati per estrarre informazioni significative.