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Il ruolo degli agenti intelligenti nell'interazione robotica
Esplora l'efficacia degli agenti intelligenti di Reply, basati sull'intelligenza artificiale, nel facilitare il controllo dei robot, tramite l'esempio di Spot.
La rivoluzione dell'AI nella robotica
Negli ultimi anni, il campo della robotica e dell'intelligenza artificiale ha registrato notevoli progressi, in particolare nel campo dell'Embodied AI. Questi sviluppi sono stati resi possibili dalla convergenza di tecnologie come la soft robotics, il feedback aptico e l'uso rivoluzionario di algoritmi transformer-based. Un'innovazione fondamentale è stata l'integrazione dell'AI nei sistemi robotici, consentendo loro di comprendere e interagire con il mondo fisico in modo più efficiente.
Grazie ad algoritmi all'avanguardia come DINO (DIstillation of knowledge with NO labels), CLIP e VC1 (Visual Cortex), che si basano sull'architettura Vision Transformer, in Reply abbiamo assistito a un progresso significativo nelle capacità degli agenti intelligenti basati sull'AI. Questi algoritmi emulano il meccanismo di attenzione visiva umana, superando le prestazioni dei modelli tradizionali di Computer Vision come le reti neurali convoluzionali (CNN).
Il caso Spot
Reply e i robot arricchiti dall'intelligenza artificiale
Reply sfrutta le rappresentazioni visive per consentire al robot Spot di comprendere l'ambiente ed eseguire compiti complessi come la navigazione e la manipolazione di oggetti con un addestramento minimo, migliorando l'interazione uomo-robot. Ciò consente il controllo degli agenti intelligenti tramite linguaggio naturale e comandi vocali, eliminando la necessità di una gestione complessa dei modelli.
L'interazione di Spot inizia con la conversione in testo dei comandi umani pronunciati in linguaggio naturale e vocale attraverso il processo Speech-to-Text, un passaggio cruciale per consentire una comunicazione fluida. Il testo in linguaggio naturale viene poi sottoposto all'elaborazione dei task, da cui vengono estratti i sub-task, consentendo a Spot di ottenere una comprensione più completa delle intenzioni dell'utente. Le capacità di Spot comprendono anche i compiti di navigazione, facilitati dall'uso di mappe linguistiche di visione (VLMaps) di Google. Queste mappe forniscono a Spot una comprensione semantica dell'ambiente, aiutandolo in compiti come l'esplorazione autonoma e la mappatura. Nei compiti di manipolazione, Spot impiega due modelli di intelligenza artificiale distinti: Grounding DINO per il rilevamento degli oggetti e Visual Cortex 1 per una manipolazione efficace. DINO svolge un ruolo fondamentale nel rilevare e localizzare con precisione gli oggetti nell'ambiente circostante, mentre Visual Cortex 1 migliora la capacità di Spot di interagire con gli oggetti, garantendo precisione ed efficacia, soprattutto in compiti come le operazioni di pick-and-place.
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