În domeniul roboticii, fiecare progres tehnologic vine adesea la pachet cu o creștere a complexității. Pentru ca o mașină să îndeplinească sarcini precise, inginerii trebuie să parcurgă, de regulă, etape anevoioase: integrarea unor senzori sofisticați, construirea unor modele matematice detaliate și, mai ales, mii de ore de antrenament. Însă o echipă de la MIT tocmai a răsturnat această paradigmă. A creat o inteligență artificială capabilă să învețe să controleze aproape orice robot, doar observându-i mișcările — fără a utiliza senzori complecși.
Pentru a dezvolta sistemul, cercetătorii de la prestigiosul laborator CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) s-au inspirat din modul în care oamenii învață să-și coordoneze corpul. Atunci când un copil încearcă să-și miște degetele, observă rezultatul acțiunii, își ajustează mișcările și, treptat, învață controlul motor. Inteligența artificială de la MIT urmează o logică similară: folosește camere video obișnuite pentru a observa cum un robot efectuează mișcări aleatorii. Pe baza acestor înregistrări, sistemul reconstruiește un model 3D dinamic al robotului și deduce modul în care componentele acestuia interacționează cu motoarele.
Această capacitate vizuală de „auto-cartografiere”, denumită câmpul jacobian vizuomotor, leagă imaginile video de mecanica internă a robotului. În esență, stabilește o corespondență matematică între poziția vizibilă a componentelor robotului și comenzile care le pun în mișcare. Astfel, IA devine capabilă să anticipeze efectele unei acțiuni asupra poziției viitoare a mașinii în spațiu. Un avantaj crucial al acestei abordări este că funcționează indiferent de forma sau complexitatea robotului — fie că este un braț articulat rigid sau un robot moale din materiale flexibile. În doar câteva ore și cu filmări din unghiuri diferite, sistemul poate construi acest model de control.
Cercetătorii de la MIT au testat sistemul pe mai multe tipuri de roboți, demonstrând că poate controla mașinile fără senzori fizici sau etape lungi de antrenament. Și mai impresionant: chiar și atunci când anumite părți ale robotului au fost ascunse sau când au fost introduse obstacole vizuale, sistemul a continuat să funcționeze corect. A reușit să reconstruiască o hartă 3D fiabilă a mașinii, acolo unde metodele tradiționale au dat greș.
Pe lângă robustețea sa, această tehnologie aduce și beneficii economice majore: elimină necesitatea unor echipamente costisitoare și reduce considerabil timpul de punere în funcțiune a roboților.
Prin imitarea modului natural de învățare al oamenilor, această IA deschide perspective noi în robotică. Ar putea accelera apariția unor mașini mai flexibile, capabile să se adapteze la medii variate fără o programare laborioasă. Domenii precum asistența medicală, logistica, agricultura sau explorarea spațială ar putea beneficia masiv de această nouă flexibilitate. „Inteligența noastră artificială funcționează ca un copil care experimentează și învață”, explică Sizhe Lester Li, doctorand la MIT și cercetător principal al proiectului. „Prin observare, devine capabilă să controleze orice arhitectură robotică, fără să o cunoască în prealabil.”
Pe termen lung, acest progres ar putea transforma radical modul în care sunt proiectați roboții: mai autonomi, mai adaptabili și mult mai accesibili. Cu o simplă cameră și câteva ore de observație, orice robot ar putea învăța să se controleze singur — fără circuite greoaie sau senzori scumpi. O mică revoluție care aduce mașinile cu un pas mai aproape de lumea vie.
Poll: Care este cel mai impresionant beneficiu al noii tehnologii de inteligență artificială dezvoltată la MIT pentru robotică?
Revista “Ştiinţă şi Tehnică“, cea mai cunoscută şi longevivă publicaţie de popularizare a ştiintelor din România
Leave a Reply