Walzer col robot: ExBody2 impara a ballare solo guardandoci

Da oggi i robot possono imparare il walzer osservando gli umani. Una nuova IA traduce i nostri movimenti in istruzioni robotiche fluide e naturali. L'articolo Walzer col robot: ExBody2 impara a ballare solo guardandoci è tratto da Futuro Prossimo.

Jan 19, 2025 - 17:46
Walzer col robot: ExBody2 impara a ballare solo guardandoci

Il confine tra movimenti robotici e umani sta diventando sempre più sottile. All’Università della California, San Diego, un team di ricercatori ha sviluppato un’IA capace di insegnare il walzer (e tanto altro) ai robot, aprendo nuove prospettive nella robotica di massa.

La danza dei robot: dal walzer al combattimento

Fino ad oggi i movimenti più fluidi dei robot, come le spettacolari acrobazie di Boston Dynamics, erano sequenze pre-programmate e limitate. Ma Xuanbin Peng e il suo team dell’Università della California, San Diego stanno cambiando le regole del gioco con ExBody2, un sistema di intelligenza artificiale che permette ai robot di copiare e replicare i movimenti umani in modo naturale. Intanto vi linko qui la ricerca, poi ve ne parlo.

L’innovazione di ExBody2 non si limita alla danza, naturalmente. Il sistema permette ai robot di eseguire una vasta gamma di movimenti, dal semplice camminare fino a complesse sequenze di walzer e persino mosse di combattimento. La chiave del successo? Un approccio che sfrutta la similitudine tra la struttura fisica dei robot umanoidi e quella del corpo umano.

Dato che i robot umanoidi condividono una struttura fisica simile alla nostra, ha senso sfruttare l’enorme quantità di dati sui movimenti umani già disponibili. Imparando a imitare questo tipo di movimento, il robot può rapidamente acquisire una vasta gamma di comportamenti simili a quelli umani. Questo significa che qualsiasi cosa gli umani possano fare, il robot potrà imparare a farlo.

Il database dei movimenti

Il team ha creato un database completo di azioni che un robot umanoide potrebbe eseguire. Questo archivio include registrazioni di motion capture di centinaia di volontari umani, raccolte in precedenti progetti di ricerca. Questi sono i dati che hanno costituito la base dell’apprendimento del robot.

L’apprendimento per rinforzo

Per insegnare a un robot umanoide simulato come muoversi, i ricercatori hanno utilizzato l’apprendimento per rinforzo. In questo processo, l’IA riceve un esempio di movimento corretto e deve poi imparare a replicarlo attraverso tentativi ed errori. Il processo si è svolto in due fasi: prima con accesso completo ai dati del robot virtuale, poi utilizzando solo i dati che sarebbero disponibili nel mondo reale.

Walzer virtuale, walzer reale

Dopo l’addestramento sul database, ExBody2 è stato messo alla prova su due diversi robot umanoidi commerciali. I risultati sono stati sorprendenti: il sistema è riuscito a combinare fluidamente movimenti semplici come camminare in linea retta e accovacciarsi, ma anche a eseguire mosse più complesse come una routine di danza di 40 secondi, lanciare pugni e, naturalmente, ballare il walzer con un partner umano. Il plus acquisito? La coordinazione. Come spiega Peng:

I robot umanoidi funzionano meglio quando coordinano tutti i loro arti e articolazioni insieme. Molti compiti e movimenti richiedono che braccia, gambe e torso lavorino in sincronia, e la coordinazione dell’intero corpo espande notevolmente le capacità del robot.

Cosa comporta questo sviluppo?

Lo studio dell’Università di San Diego apre nuove prospettive nel campo della robotica umanoide e dell’embodiment in generale. La capacità di apprendere e replicare movimenti umani complessi non è solo un’interessante dimostrazione tecnologica, ma potrebbe avere applicazioni pratiche in molti settori, dall’assistenza sanitaria all’intrattenimento.

Ora si balla sul serio: il walzer è solo l’inizio. La tecnologia sviluppata da Peng e il suo team potrebbe essere applicata a qualsiasi tipo di movimento umano. Nel prossimo futuro vedremo robot che si muovono in modi sempre più naturali e fluidi in ogni tipo di situazione, sempre più capaci di interagire naturalmente con il nostro mondo.

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