Storia di maxon
La mano robotica più sensibile e resistente mai creata


Quando Google DeepMind ha voluto una mano robotica per il suo ultimo progetto nell'apprendimento automatico AI, si è rivolta a Shadow Robot. Quest'ultima creazione non è solo una delle mani robotiche più sensibili e dinamiche mai create, ma è sufficientemente robusta per resistere a forti impatti che hanno distrutto i modelli precedenti.
Nel corso della storia umana, il ruolo svolto dalle capacità delle nostre mani non può essere sottovalutato. Dalla manipolazione preistorica degli strumenti più antichi alla precisione dimostrata dai chirurghi moderni, questa destrezza si basa su un arto che comprende 27 ossa e oltre 30 muscoli, guidati dal più umano di tutti gli organi: il cervello.
Questa complessità rende una mano robotica molto difficile da controllare. Nel mondo della robotica, non c'è livello più alto delle capacità motorie necessarie per afferrare e manipolare gli oggetti con velocità e forza precise.
Nel frattempo, aziende come Google DeepMind stanno spingendo i confini dell'intelligenza artificiale (AI). Stanno cercando di capire cosa possono imparare le macchine per ampliare lo spettro delle possibilità pratiche e guidare la ricerca. Quando Google DeepMind ha voluto espandere l'apprendimento automatico nel complesso campo delle mani robotiche, si è imbattuto in un video di uno di questi modelli che imparava a completare rapidamente un cubo di Rubik.
Una mano robotica per il mondo reale
È stato Shadow Hand di Shadow Robot, sviluppato in collaborazione con OpenAI, a impressionare il team di Google DeepMind. Ma questo nuovo progetto richiedeva qualcosa di più.
Rich Walker, direttore di Shadow Robot, spiega: "Google DeepMind voleva una mano robotica in grado di imparare a svolgere compiti in condizioni reali La mano avrebbe dovuto essere la più destreggiata e sensibile mai sviluppata, ma, a differenza di altri robot testati, doveva resistere anche agli urti che si verificano in compiti pratici e difficili.”
Google DeepMind ha richiesto un numero elevato di sensori per dare priorità alla raccolta dei dati, quindi Shadow Robot ha iniziato a progettare una mano con, come dice Rich, "molti più sensori di quanto sarebbe sensato in qualsiasi altro contesto".
L'obiettivo era quello di creare una mano robotica con elevata destrezza, sensibilità e robustezza per compiti di apprendimento nel mondo reale senza necessariamente replicare l'aspetto di una mano umana. Per soddisfare al meglio queste esigenze, il design si basa su tre dita robuste e una mano più grande di circa il 50% di una mano umana.
Il risultato è DEX-EE, una mano robotica dotata di reti di sensori ad alta velocità che forniscono dati avanzati, tra cui la misurazione della posizione, della forza e dell'inerzia. Questo è potenziato da centinaia di canali di rilevamento tattile per dito, ottimizzando la sensibilità alla pressione a un livello di grandezza vertiginoso, quasi simile a quello di una mano umana.
Innovazione del sistema di azionamento
Per esercitare un controllo preciso sull'applicazione della forza e azionare la serie di articolazioni nella mano, Shadow Robot aveva bisogno di fare affidamento su un sistema di azionamento altamente capace. Un'innovazione chiave di DEX-EE è il suo design unico, che presenta un sistema azionato da tendini che utilizza più di un motore per giunto invece di un tipico approccio a un motore per giunto.
Con cinque motori che azionano quattro articolazioni su ciascuna delle tre dita, questo approccio elimina il gioco, il "gioco" che può verificarsi quando la direzione del movimento è invertita, per ottimizzare il movimento controllato. Con un attento controllo del motore, ogni giunto può imitare la coppia del giunto zero, offrendo al DEX-EE un controllo del movimento squisitamente sensibile e la capacità di maneggiare oggetti delicati senza rischi.
Per ottenere l'affidabilità e le prestazioni necessarie a DEX-EE, Shadow Robot si è rivolta al suo partner originale per il sistema di azionamento.
“I motori maxon hanno alle spalle una lunga esperienza di produzione e il loro background è stato fondamentale per le esigenze che sarebbero sorte con DEX-EE”, afferma Rich. “Questo è stato fondamentale soprattutto per le esigenze legate all'utilizzo nel mercato reale che Google DeepMind stava cercando di soddisfare”.
DEX-EE integra 15 motori c.c. DCX16 maxon che raggiungono l'elevata densità di coppia necessaria alla mano robotica per applicare una forza sufficiente attraverso i tendini. Ciò consente alla mano di muoversi con il dinamismo e la forza necessari per azioni come afferrare e tenere. Allo stesso tempo, i motori dovevano essere sufficientemente compatti da rientrare nei confini di ogni base del dito.
L'avvolgimento senza ferro del motore elimina anche il cogging, il relativo sussulto generato dai tradizionali design con nucleo in ferro. Ciò consente di ottenere un movimento fluido e controllato, essenziale per DEX-EE per raggiungere livelli di precisione rigorosi per le attività più delicate. Le elevate tolleranze nella progettazione e nella produzione e i materiali di alta qualità garantiscono un funzionamento silenzioso e un'elevata durata.
Il futuro delle mani robotiche
Oltre 1.000 ore di test hanno garantito le prestazioni e l'affidabilità di DEX-EE. Ciò includeva la simulazione di un processo noto come apprendimento delle politiche, in cui un'intelligenza artificiale esplora come svolgere efficacemente un compito coinvolgendo movimenti casuali ripetuti, che causano anche stress meccanico. Il team di Shadow Robot ha anche sottoposto il DEX-EE a un alto grado di test di impatto e urto che ha coinvolto pistoni e vari strumenti.
Google DeepMind ha già pubblicato una ricerca sulle capacità di DEX-EE, tra cui un video che dimostra la sua abilità di manipolare e collegare un connettore all'interno di uno spazio di lavoro ristretto, sufficientemente circoscritto intorno alla mano robotica in modo da provocare impatti quando la mano si muove. Questo test mette in evidenza la robustezza di DEX-EE, mostrando come sia in grado di resistere a ripetuti urti contro le pareti dell'area di lavoro pur completando le operazioni.
"Google DeepMind utilizza DEX-EE come piattaforma di ricerca per studiare l'apprendimento in ambienti reali, e la robustezza e la sensibilità della mano le consentono di interagire con gli oggetti secondo modalità che danneggerebbero i robot tradizionali”, afferma Rich.
DEX-EE è ora disponibile anche come piattaforma di ricerca per un pubblico più ampio. Sebbene la creazione di Shadow Robot sia stata sviluppata per approfondire la nostra comprensione dell'apprendimento automatico nelle impostazioni quotidiane, Rich ritiene che la complessa tecnologia robotica della mano diventerà sempre più integrata nella vita quotidiana in futuro. Nel momento in cui la tecnologia diventerà una realtà comune, secondo il direttore di Shadow Robot, l'etichetta di “robot” è destinata a sparire.
«In futuro, le persone che lavorano nel settore della robotica svilupperanno dispositivi che verranno utilizzati quotidianamente. A quel punto, non lo chiameremo più "robot". Quindi, le nostre percezioni potrebbero non essere più così eccitanti come le nostre attuali idee su cosa dovrebbe essere un robot, ma in realtà, questi dispositivi potrebbero essere molto più utili per l'umanità di quanto avessimo immaginato all'inizio".
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