La mano robotica più sensibile e resistente mai creata

Nel momento in cui Google DeepMind ha deciso di realizzare una mano robotica per il suo ultimo progetto di machine learning AI, si è rivolta a Shadow Robot. Non si tratta solo di una delle mani robotiche più sensibili e flessibili mai create, ma è anche sufficientemente robusta da resistere a forti impatti che in passato avevano danneggiato i prototipi precedentemente realizzati.

Nella storia dell'umanità, non si può sottovalutare la capacità delle nostre mani di svolgere un importante ruolo. Dall'abilità preistorica nel maneggiare i primi utensili alla precisione raggiunta dai chirurghi di oggi, questa manualità si basa su un arto che comprende 27 ossa e oltre 30 muscoli, guidati dal più umano di tutti gli organi: il cervello.

Una mano robotica così sofisticata è molto complessa 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 esplorando i confini dell'intelligenza artificiale (AI). Il loro obiettivo è capire cosa le macchine possono apprendere per ampliare lo spettro delle possibili applicazioni pratiche e indirizzare la ricerca. Shadow Robot ha presentato le sue caratteristiche al mercato in un video nel quale si vedeva come uno di questi dispositivi fosse in grado di completare rapidamente un cubo di Rubik.

Il design unico di DEX-EE è un'innovazione chiave

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Una mano robotica per il mondo reale

È stato Shadow Hand di Shadow Robot, a impressionare il team di Google DeepMind. Tuttavia, questo nuovo progetto richiedeva un ulteriore passo in avanti.

Rich Walker, direttore di Shadow Robot, spiega: "L'obiettivo era una mano robotica in grado di apprendere le attività del mondo reale. La mano avrebbe dovuto essere la più abile e sensibile mai sviluppata, ma a differenza di altri prototipi testati doveva essere in grado di resistere anche agli impatti che si verificano in compiti pratici e difficili".

Il Deep Learning ha richiesto un numero elevato di sensori per consentire la raccolta di dati su scala, quindi Shadow Robot ha iniziato a progettare una mano dotata, come dice Rich, “di un numero di sensori molto elevato rispetto a quello che sarebbe sensato in qualsiasi altro contesto”. 

L'obiettivo era quello di creare una mano robotica con elevata manualità, 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. A tutto ciò si aggiungono 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 estremamente efficiente. Una delle innovazioni principali 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 che può verificarsi quando la direzione del movimento viene invertita, per ottimizzare il movimento controllato. Grazie a un controllo accurato dei motori, ogni articolazione può simulare una coppia zero, dando a DEX-EE un controllo del movimento straordinariamente sensibile e la possibilità di manipolare 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.

"maxon motor ha alle spalle una lunga evoluzione produttiva e il loro background è stato fondamentale per le esigenze di DEX-EE", afferma Rich. “Questo è stato particolarmente importante per soddisfare le esigenze di utilizzo nel mondo reale che Google DeepMind stava cercando nella movimentazione dei robot.”.

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 limiti della base di ogni dito.

L'avvolgimento senza ferro del motore elimina anche il cogging, il relativo scatto 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.

DEX-EE è stato testato a fondo

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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