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VAUDProgettare robot simili alle mosche grazie al Deep Learning

28.02.20 - 08:00
Deep3DFly: il software di acquisizione del movimento basato sull’apprendimento profondo che usa il moto delle mosche
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Progettare robot simili alle mosche grazie al Deep Learning
Deep3DFly: il software di acquisizione del movimento basato sull’apprendimento profondo che usa il moto delle mosche

I ricercatori dell’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne hanno sviluppato un software di acquisizione del movimento basato sull’apprendimento profondo, chiamato Deep3DFly, che adopera viste multiple della telecamera per modellare i movimenti di una mosca in tre dimensioni, con lo scopo finale di progettare robot versatili e utili in molti scenari.
Le mosche, insetti non certo piacevoli per la vita quotidiana degli esseri umani, possiedono alcune abilità e caratteristiche che possono essere sfruttate per lo sviluppo di un nuovo design per i sistemi robotici. In effetti, come ha spiegato il professor Pavan Ramdya del laboratorio Brain Mind Institute dell’EPFL: «A differenza della maggior parte dei vertebrati, le mosche possono arrampicarsi su quasi tutti i terreni. Possono attaccarsi a pareti e soffitti perché hanno cuscinetti adesivi e artigli sulla punta delle zampe. Ciò consente loro di andare praticamente ovunque. È interessante, perché se puoi riposare su qualsiasi superficie, puoi gestire il dispendio energetico aspettando il momento giusto per agire».
L’idea di poter trarre insegnamento dai principi che regolano il comportamento delle mosche ha dato impulso alla creazione di Deep3DFly, un sistema di acquisizione dei movimenti della mosca Drosophila melanogaster, un insetto abbastanza comune in natura. In base alla sperimentazione effettuata da Ramdya, una mosca cammina sopra una minuscola palla galleggiante mentre sette telecamere registrano ogni suo movimento. Il lato superiore della mosca è incollato a un supporto immobile, in modo che rimanga sempre in posizione durante il suo spostamento sulla palla.
Le immagini raccolte dalla telecamera vengono poi elaborate da un software di apprendimento profondo, Deep3DFly per l’appunto, sviluppato dal dottorando Semih Günel. La caratteristica principale di questo innovativo software è che può prevedere i movimenti della mosca e fare automaticamente misurazioni comportamentali a una risoluzione senza precedenti. Deep3DFly non ha bisogno di essere calibrato manualmente e impiega le immagini per rilevare e correggere automaticamente eventuali errori che potrebbe compiere nei suoi calcoli. Allo stesso tempo, adopera anche l’apprendimento attivo per migliorare le proprie prestazioni.
In questo modo Deep3DFly, riuscendo a configurare le pose e i movimenti articolari di una mosca in tre dimensioni, spalanca le porte a nuove metodologie per modellare in modo efficiente e preciso i movimenti anche di altri organismi. Potrebbe persino condurre a un metodo standard per modellarne automaticamente la posa in 3D. Come ha infatti affermato ancora Ramdya: «La mosca, come organismo modello, bilancia molto bene trattabilità e complessità. Se capiamo come fa quello che fa, possiamo avere un impatto importante sulla robotica e sulla medicina e, forse soprattutto, possiamo ottenere queste informazioni in un periodo di tempo relativamente breve».

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