Fino ad oggi, ogni robot costruito dev'essere programmato o compiere il suo processo di apprendimento partendo da zero. I nuovi robot sono come i neonati e hanno bisogno di imparare tutto dagli umani che li  hanno creati oppure devono apprendere gradualmente da soli. Tutto questo però potrebbe cambiare. Grazie a ROBOEARTH, i robot saranno presto in grado di condividere conoscenze con i loro pari quasi   istantaneamente, invece di "vivere" isolati.

 Chiunque abbia visto il film "Io, Robot", campione d'incassi nel 2004, avrà una certa familiarità con il concetto che sta dietro al settore emergente della "robotica cloud". Proprio come nel film, essa comporta il  collegamento dei robot esistenti a una versione alternativa del World Wide Web, in modo che possano tutti condividere informazioni su nuove conoscenze acquisite o problemi risolti. A differenza della sinistra  trama del film, questo campo della scienza gioverà al settore. Il progetto dovrebbe avere come risultato un tempo di sviluppo più breve, poiché tutte le conoscenze dei robot saranno a disposizione, invece di  scomparire quando il robot che le ha raccolte diventa obsoleto.

 Il progetto ROBOEARTH1 sta sperimentando nel campo della robotica cloud. Avviato nel 2009, il progetto quadriennale si proponeva di creare una rete e un database gigante nel quale tutti i robot potessero  conservare e condividere informazioni sul proprio comportamento e il proprio ambiente. Questi dati possono includere componenti software, mappe per la navigazione, conoscenza dei task come ricette di  azione e strategie di manipolazione, nonché modelli di riconoscimento di oggetti. In poche parole, se venisse usato in tutti i robot potrebbe aiutare il settore a lasciarsi alle spalle le situazioni nelle quali i robot  non sono capaci di capire e gestire ambienti imprevedibili, e andare verso scenari nei quali ciascun robot può facilmente gestire nuovi problemi accedendo istantaneamente alle conoscenze dei suoi pari.

In un'intervista esclusiva con la rivista research*eu risultati, il dott. Markus Waibel fa luce sugli esiti del progetto e sulla loro importanza per lo sviluppo della robotica.

Quali sono i principali obiettivi del progetto?

Gli obiettivi di ROBOEARTH sono dimostrare che la connessione a un deposito di informazioni in rete rende molto più veloce il processo di apprendimento e adattamento che permette ai sistemi robotici di svolgere compiti complessi e dimostrare che un sistema connesso a un deposito del genere sarebbe capace di svolgere in modo autonomo compiti utili che non sono stati specificamente programmati durante la sua progettazione.

Cosa c'è di nuovo o innovativo nel progetto e nel modo in cui affronta questo argomento?

I robot di oggi non usano Internet - ogni robot è un'isola. ROBOEARTH sta innovando nel campo della robotica cloud: l'idea cioè che i robot possano sfruttare gli enormi benefici delle infrastrutture converse e dei servizi condivisi, più o meno allo stesso modo in cui i personal computer si sono evoluti quando sono stati collegati a Internet. ROBOEARTH è il World Wide Web per I robot: una rete e un deposito di database giganteschi nei quale i robot possono condividere informazioni e imparare gli uni dagli altri per quanto riguarda il comportamento e l'ambiente. Inoltre, ROBOEARTH permette ai robot di dare calcolo in outsource al motore cloud di ROBOEARTH (detto Rapyuta), che permette ai robot di trarre vantaggio dal rapido aumento della velocità di trasferimento dei dati per scaricare compiti che non hanno difficili esigenze di tempo reale. Questo interessa in particolare i robot mobili, nei quali il calcolo a bordo comporta la necessità di una potenza maggiore che potrebbe ridurre la durata operativa e limitare la mobilità del robot, oltre a far aumentare i costi.

Cosa l'ha spinto a fare ricerca in questo settore?

Oggigiorno, i robot sono relegati per lo più ad ambienti altamente controllati e prevedibili come gli impianti di produzione, ma allo stesso tempo hanno mosso alcuni importanti passi nella sfera umana. Il mondo umano ha troppe sfumature ed è troppo complicato però per essere sintetizzato in una serie limitata di specifiche. Finora i robot operavano isolati gli uni dagli altri. Quando vengono smantellati, tutto ciò che hanno imparato va perduto. I ricercatori inoltre si chiedono perché migliaia di sistemi risolvono gli stessi problemi essenziali più e più volte.

Quali difficoltà avete incontrato e come le avete superate?

Uno dei problemi che abbiamo incontrato in ROBOEARTH è: come possono i robot con hardware e software diversi condividere conoscenze e trarre vantaggio dell'apprendimento gli uni degli altri? Per risolvere questo problema lo abbiamo diviso in due parti: le conoscenze di alto livello in ROBOEARTH sono conservate in un linguaggio XML, che è indipendente da requisiti specifici hardware o software. Questo si interfaccia con robot specifici per mezzo di un'interfaccia specifica (un cosiddetto livello di astrazione hardware). Per esempio, le azioni dei robot sono conservate come ricette di azione generali ad alto livello che si possono tradurre in primitive di moto specifiche per robot a basso livello.

Quali sono i risultati concreti della ricerca fino a questo momento?

Il progetto ha prodotto una serie di sei dimostratori che mostrano come ROBOEARTH può migliorare le prestazioni, l'apprendimento e l'autonomia dei robot, dal servire bevande nel contesto di un ospedale alle rilevazioni topografiche basate sul cloud usando robot molto economici (circa 300 USD) attrezzati con una videocamera e un dongle wireless.

Quali sono i risultati che vi aspettate da questo progetto?

Uno dei principali risultati è stato la nascita di un nuovo campo di ricerca. Non si era mai sentito parlare di "robotica cloud" quando abbiamo cominciato e adesso è un settore della robotica in rapida evoluzione che ha attirato importanti esponenti delle principali università di tutto il mondo e aziende come Google. Permette ai robot di trarre vantaggio delle potenti risorse di calcolo, memorizzazione e comunicazione dei moderni centri dati. Inoltre, elimina i costi di manutenzione e aggiornamento e riduce la dipendenza dal middleware speciale.