Mobile ALOHA: robot domestico mobile bimanuale a basso costo

8 gennaio 2024

I ricercatori dell'Università di Stanford hanno migliorato il loro robot statico ALOHA costruendo una versione completamente mobile che può essere addestrata a svolgere compiti domestici.

Per essere utile in una serie di compiti generalizzati, un robot deve essere in grado di muoversi e disporre di una gamma completa di movimenti di precisione per le sue braccia. Abbiamo visto alcune dimostrazioni impressionanti di questo tipo di robot, come Optimus di Tesla, ma spesso sono costosi o non disponibili.

L'anno scorso Tony Zhao ha guidato un team che ha sviluppato ALOHA, un sistema HArdware open-source a basso costo per controllare un robot bimanuale, o a due braccia. Le prime dimostrazioni delle capacità di ALOHA erano impressionanti, ma il robot era statico e operava solo sugli oggetti che aveva davanti a sé su un desktop.

Con Mobile ALOHAIl team guidato da Zhao e Zipeng Fu ha creato un robot in grado di navigare in un ambiente complesso come una casa, per aprire una gamma di nuove applicazioni.

Il robot è stato in grado di cucinare, di pulire il bancone da una fuoriuscita di vino, di sistemare le sedie o di chiamare l'ascensore.

Alcuni di questi possono sembrare banali, ma far fare a un robot qualcosa come chiamare un ascensore non è facile. Deve raggiungere l'ascensore da punti di partenza potenzialmente diversi, individuare con precisione un pulsante di 2 cmx2 cm, premere il pulsante con la giusta forza e quindi entrare nell'ascensore.

Apprendimento per imitazione

La chiave per l'apprendimento di nuove abilità da parte del robot è un processo di apprendimento per imitazione dalle dimostrazioni umane. Spesso questo viene fatto utilizzando video o insiemi di dati come RT-X di Google. Con Mobile ALOHA i ricercatori hanno utilizzato quelle serie di dati, ma hanno anche adottato un approccio diverso. Il robot è dotato di un'interfaccia che consente di legarlo a un operatore, il quale può controllare il robot mentre svolge un compito.

Dopo aver dimostrato un'attività per 50 volte, l'interfaccia tether può essere rimossa e Mobile ALOHA completerà con successo l'attività fino a 90% del tempo.

L'apprendimento per imitazione è molto utile per insegnare ai robot nuove abilità, ma presenta una serie di sfide, soprattutto nei settori che richiedono un'elevata precisione. Mobile ALOHA utilizza un nuovo algoritmo chiamato Action Chunk with Transformers (ACT) che il team di Zhao ha sviluppato lo scorso anno.

L'algoritmo ACT migliora l'efficienza prevedendo le azioni in blocchi, riducendo la complessità del compito.

Con Mobile ALOHA, i ricercatori hanno dichiarato di essere "i primi a scoprire che il co-training con set di dati statici di manipolazione migliora le prestazioni e l'efficienza dei dati delle politiche di manipolazione mobile".

Ciò significa che l'abbondanza di set di dati esistenti creati con robot statici potrebbe essere molto utile per addestrare anche quelli mobili.

Accessibile e conveniente

Per quanto le dimostrazioni siano impressionanti, l'hardware disponibile e il basso costo della soluzione rendono Mobile ALOHA particolarmente interessante.

Il robot è controllato da un normale computer portatile con una GPU Nvidia 3070 Ti (8GB VRAM) e un processore Intel i7-12800H. Il laptop riceve flussi video da tre webcam Logitech C922x RGB, ciascuna con risoluzione 480×640.

Il robot è alimentato da una batteria da 1,26 kWh che funge anche da peso di bilanciamento di 14 kg per evitare che il robot si ribalti.

Il conto totale per il Mobile ALOHA è stato di $32.000 dollari. Non è male, considerando che si tratta di un prototipo. Se entrasse in produzione, Mobile ALOHA potrebbe costare molto meno. Inoltre, il fatto che sia open source significa che presto potrebbero essere creati diversi sviluppi hardware per la piattaforma, riducendo ulteriormente i costi.

Elon Musk ha previsto che il robot Optimus di Tesla sarà venduto a circa $20k. Tuttavia, sul sito web di Tesla non c'è ancora il pulsante "Aggiungi al carrello", a prescindere da quanto siate disposti a pagare per averne uno.

Con Mobile ALOHA disponiamo di un'ottima soluzione software e hardware che ci permette di avere governanti robot molto prima di quanto pensassimo.

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Eugene van der Watt

Eugene proviene da un background di ingegneria elettronica e ama tutto ciò che è tecnologico. Quando si prende una pausa dal consumo di notizie sull'intelligenza artificiale, lo si può trovare al tavolo da biliardo.

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