La robotica è una disciplina che si occupa di progettare, costruire e programmare macchine in grado di svolgere compiti autonomamente o in collaborazione con gli esseri umani. La robotica ha applicazioni in molti settori, come l’industria, la medicina, l’agricoltura, l’esplorazione, la sicurezza e il divertimento. Tuttavia, per interagire con i robot, gli esseri umani devono spesso usare dispositivi fisici, come tastiere, mouse, joystick, telecomandi o sensori, che possono essere scomodi, limitanti o poco intuitivi.
Per superare questi ostacoli, alcuni ricercatori stanno sviluppando sistemi di interfaccia cervello-robot (brain-robot interface, BRI), che permettono agli utenti di controllare i robot con il solo pensiero, senza bisogno di alcun dispositivo fisico. Questi sistemi si basano sulla tecnologia EEG (elettroencefalografia), che registra e interpreta i segnali elettrici prodotti dal cervello quando una persona pensa a un’azione o a un oggetto.
Un esempio
Un esempio di sistema BRI è NOIR (Neural Signal Operated Intelligent Robots), sviluppato da un gruppo di ricercatori dell’Università di Stanford. NOIR è un sistema generico e intelligente, che consente agli utenti di comandare i robot per svolgere attività quotidiane attraverso i segnali cerebrali. Attraverso questa interfaccia, gli utenti comunicano ai robot i loro oggetti di interesse e le azioni da compiere, usando due tipi di segnali EEG: SSVEP (steady-state visually evoked potential) e MI (motor imagery).
Gli SSVEP sono segnali generati dal cervello quando una persona guarda uno stimolo visivo che lampeggia a una certa frequenza. NOIR usa degli schermi che mostrano diversi oggetti con diverse frequenze di lampeggio, e decodifica gli SSVEP per capire quale oggetto l’utente vuole manipolare. Gli MI sono segnali generati dal cervello quando una persona immagina di muovere una parte del corpo. NOIR usa degli algoritmi di apprendimento automatico per decodificare gli MI e capire come l’utente vuole interagire con l’oggetto. Inoltre, NOIR usa un meccanismo di sicurezza che cattura la tensione muscolare della mascella, per confermare o rifiutare i risultati della decodifica.
NOIR offre varie abilità robotiche, che possono essere combinate per svolgere compiti complessi. Le abilità robotiche sono basate su 14 skill primitive parametrizzate, come prendere, posare, spingere, tagliare, versare, mescolare, accendere, spegnere, aprire, chiudere, scrivere, disegnare, suonare e cantare. Queste skill possono essere applicate a diversi oggetti e contesti, e possono essere adattate alle preferenze e alle intenzioni degli utenti.
NOIR dimostra il suo successo in un’ampia gamma di 20 attività sfidanti, tipiche della vita quotidiana, come cucinare, pulire, prendersi cura di sé e divertirsi. Per esempio, gli utenti possono controllare un robot per preparare una torta, lavare i piatti, spazzare il pavimento, accendere la TV, scrivere una lettera, disegnare un fiore, suonare il pianoforte e cantare una canzone, semplicemente pensando.
L’efficacia del sistema è migliorata dalla sua integrazione sinergica di algoritmi di apprendimento robotico, che permettono a NOIR di adattarsi agli utenti individuali e di prevedere le loro intenzioni. Il robot impara le selezioni di oggetti, skill e parametri degli utenti in modo pochi-shot, così da ridurre lo sforzo e il tempo richiesti per la decodifica.
Il lavoro dei ricercatori di Stanford rappresenta un passo avanti nella ricerca sulla robotica controllata dal pensiero, e apre nuove possibilità di interazione tra uomo e robot, basate su una comunicazione diretta e neurale. Questo tipo di interazione potrebbe avere benefici per molte categorie di persone, come quelle con disabilità, anziane, malate o isolate, che potrebbero usare i robot per migliorare la loro qualità di vita e la loro autonomia. Tuttavia, la robotica controllata dal pensiero presenta anche delle sfide e dei rischi, come la sicurezza, la privacy, la responsabilità, la fiducia e l’accettazione da parte degli utenti, che richiedono ulteriori studi e regolamentazioni.
Se vuoi approfondire questo argomento:
- Social robotics: così ChatGPT migliora il rapporto uomo-robot, che spiega come un sistema di intelligenza artificiale basato sul linguaggio naturale possa rendere più fluida e simile a quella umana la comunicazione tra uomo e robot.
- Psicologia del rapporto uomo – robot e del lavoro nella fabbrica 4.0, che analizza le implicazioni psicologiche e sociali dell’automazione e della robotizzazione dei processi produttivi.
- Empatia uomo-robot: il complesso rapporto tra l’AI e le emozioni, che esplora il ruolo delle emozioni umane nei rapporti con i robot e le potenzialità dell’intelligenza artificiale per creare agenti artificiali empatici.
Riferimenti
NOIR: Neural Signal Operated Intelligent Robots for Everyday Activities
