Lavorare alla manipolazione robotica intelligente (sfruttando tecniche di intelligenza artificiale) apre a diversi importanti scenari, che spaziano dalla protesica alla manifattura industriale. Per questo è nato un progetto UE a guida italiana

L’impiego di tecniche d’intelligenza artificiale nella manipolazione robotica permetterà di fare un salto di qualità notevole ai robot impegnati in molteplici attività. Ne sono convinti i partner coinvolti in IntelliMan, progetto di ricerca Horizon Europe coordinato dall’Università di Bologna e che vede diversi altri attori italiani attivi. Il motivo da cui parte il progetto è permettere a una macchina di svolgere alcune delle azioni più tipiche dell’uomo, come quelle svolte dalla nostra mano, arto alquanto complesso e dalle larghissime capacità di adattamento e di interazione, in grado di esercitare una pressione variabile sugli oggetti manipolati a seconda della necessità. È un compito arduo, soprattutto se si pensa di svolgere queste azioni in uno scenario mutevole.

L’intelligenza artificiale ha un grande potenziale per la robotica, consentendo una serie di vantaggi nella produzione. L’obiettivo principale dell’impiego di tecniche di AI in robotica è gestire meglio la variabilità e l’imprevedibilità nell’ambiente esterno, in tempo reale o off-line. A scriverlo è la international Federation of Robotics, che ricorda l’impiego dell’AI nella robotica tra le cinque tendenze chiave alla base della crescita dei robot operativi: in tutto il mondo si contano 3,5 milioni di unità ed è un nuovo record, come pure il valore delle installazioni, stimato in 15,7 miliardi di dollari.

Ecco allora che gli sviluppi del progetto UE a guida italiana, finanziato dalla Commissione Europea con 4,5 milioni di euro, assume riflessi di importanza strategica, tanto nell’ambito industriale quanto in ambito assistenziale e nella protesica. A quest’ultimo proposito va ricordato che l’ateneo felsineo sfrutterà le sue ampie competenze su robotica e intelligenza artificiale per sviluppare soluzioni innovative nel campo della protesica, in collaborazione con il Centro Protesi INAIL.

Takeaway

Manipolare oggetti è un’azione che implica sensibilità e destrezza. In poche parole: intelligenza. Per elevare la capacità manipolative dei robot, impiegando tecniche di intelligenza artificiale, è nato il progetto europeo IntelliMan
Coordinato dall’Università di Bologna, il progetto di ricerca Horizon Europe (finanziato con 4,5 milioni di euro) vede coinvolti diversi attori, alcuni dei quali italiani. Le finalità comprendono ambiti industriali, specie logistica e agrifood, ma anche la protesica
Le prospettive aperte dal progetto, che si concluderà nel 2026, sono molteplici: creare robot collaborativi capaci di fornire assistenza alle persone in ambito domestico, elevare le possibilità di azione di chi ha una protesi, garantire alleati efficaci e sicuri per l’industria

Manipolazione robotica intelligente: l’attività del progetto IntelliMan

Per comprendere meglio da dove parte il lavoro dei team coinvolti in IntelliMan, l’adozione e le implicazioni dell’intelligenza artificiale nella manipolazione robotica, abbiamo incontrato Gianluca Palli, docente del Dipartimento di Ingegneria dell’Energia Elettrica e dell’Informazione “Guglielmo Marconi” dell’Università di Bologna e coordinatore del progetto.

«L’impiego dell’intelligenza artificiale richiede una grande mole di dati per poter essere addestrata. Nel campo della manipolazione questo, però, può rappresentare un problema dal momento in cui c’è un’interazione fisica con l’ambiente e la necessità di garantire elevate condizioni di sicurezza. Inoltre l’addestramento deve essere efficiente perché occorre sfruttare al massimo i (pochi) dati acquisiti. Per ottenere questo risultato, quello che intendiamo fare – contrariamente ai normali processi in cui vengono impiegate tecniche di AI, in cui si ha una sorta di “modello a scatola chiusa” di cui non si conosce il contenuto – è creare una struttura predeterminata per tale attività di apprendimento, il cui risultato è ottenuto attraverso la supervisione di un tutor».

Gianluca Palli, docente del Dipartimento di Ingegneria dell'Energia Elettrica e dell'Informazione “Guglielmo Marconi” dell’Università di Bologna e coordinatore del progetto IntelliMan
Gianluca Palli, docente del Dipartimento di Ingegneria dell’Energia Elettrica e dell’Informazione “Guglielmo Marconi” dell’Università di Bologna e coordinatore del progetto IntelliMan

In pratica una persona si occupa di guidare il sistema di manipolazione nella fase iniziale di apprendimento, partendo da un comportamento predefinito, ma con prestazioni molto limitate.

«Uno degli aspetti salienti del progetto IntelliMan è impiegare una metodologia basata sulla shared autonomy: l’addestratore dà al robot la possibilità di apprendere in modo progressivo, un po’ come avviene nel rapporto tra un adulto e un bambino: il primo lascia spazio al secondo di imparare e prendere confidenza nello svolgere un determinato compito o azione».

Questo meccanismo di autonomia condivisa fa sì che il robot riesca a realizzare l’obiettivo di manipolazione assegnato, richiedendo meno input dal tutor che monitora l’azione della macchina e interviene nel caso di necessità.

«È una sorta di insegnamento finalizzato all’acquisizione progressiva dell’autonomia, senza violare le condizioni di sicurezza e senza mettere a repentaglio le tecnologie allo studio, dai costi molto elevati», rileva ancora Palli.

L’utilità delle tecniche d’intelligenza artificiale nella manipolazione robotica

I casi d’uso allo studio del progetto IntelliMan sono quattro e riguardano: applicazioni per la protesica; due casi d’uso industriali, per la manifattura e per la logistica delle merci, in particolare per l’agrifood; infine, un robot di servizio in ambito domestico.

A proposito di adozione d’intelligenza artificiale nella manipolazione robotica, quali tecniche vengono impiegate?

«Principalmente, si adotta il reinforcement learning, tecnica di machine learning per l’addestramento basata sul meccanismo della ricompensa quando si ottiene il risultato desiderato, sulla falsariga del processo impiegato per addestrare gli animali».

Nel caso della macchina, l’operatore la ricompensa quando svolge un’azione con successo mediante l’invio di un segnale; in caso contrario, fornisce informazioni su come vuole che venga modificata l’operazione per essere efficace. Altra tecnica utilizzata è l’unsupervised learning, altra sottocategoria di ML, in cui vengono adottati dei modelli per verificare il risultato ottenuto sulla base di un sistema di misura.

Dalla protesica all’industria manifatturiera: le tante finalità di IntelliMan

IntelliMan - Esempio di manipolazione robotica protesica
IntelliMan – Esempio di manipolazione robotica protesica

L’Università di Bologna, coordinatrice del progetto d’intelligenza artificiale nella manipolazione robotica, è attiva su due fronti: ambito protesico e industriale. Nel primo caso, i ricercatori lavorano sulla possibilità di sviluppare piattaforme di calcolo embedded, finalizzate all’elaborazione di dati e informazioni acquisite attraverso sensori indossabili, impiegati principalmente nell’ambito protesico. Per questo fine verrà sfruttata l’esperienza pluridecennale condotta dal laboratorio di ricerca dell’ateneo felsineo per applicazioni medicali e protesiche.

L’altro team, guidato dal professor Palli, si focalizza sulla manipolazione robotica ad ampio spettro, dal design all’impiego pratico. Insieme alla slovena ELVEZ, produttrice di prodotti specializzati per industria automobilistica, ingegneria elettrica e meccanica, si occuperà di sistemi di manipolazione per la produzione industriale, in particolare concentrandosi sugli oggetti deformabili: anche il settore agroalimentare è fortemente interessato da questi risultati. Questo potrebbe avere importanti riflessi in un comparto che costituisce la prima voce del settore manifatturiero italiano.

IntelliMan - Manipolazione robotica - esempio di robot servizio domestico
IntelliMan – Manipolazione robotica – esempio di robot servizio domestico

Ma le prospettive che apre il progetto sono cruciali per molti ambiti:

«la finalità è creare sistemi in grado di svolgere azioni interagendo con l’ambiente in maniera sicura, efficiente ed efficace. C’è bisogno di sistemi capaci di svolgere attività in modo intelligente, potendo apprendere nuovi compiti, dalla robotica assistenziale e domestica agli ambiti industriali».

Il punto di partenza, in ambito industriale, sono i cobot: l’obiettivo è una loro evoluzione.

«Oggi i robot collaborativi sono in grado di svolgere essenzialmente le operazioni apprese dall’uomo in modo ripetitivo, con capacità di adattamento molto limitate. La prospettiva è fornire ai robot capacità cognitive, di interpretazione dell’ambiente e di interazione con gli oggetti, adattandosi al nuovo scenario per svolgere in modo efficace il compito assegnato», conclude il coordinatore del progetto.

Scritto da:

Andrea Ballocchi

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