Capire l'integrazione della visione artificiale nella robotica

L'intelligenza artificiale nella robotica sta progredendo a un ritmo incredibile e i robot vengono costruiti per svolgere compiti sempre più complessi con meno intervento umano. Ad esempio, RoboCat di DeepMind è un robot guidato dall'intelligenza artificiale che può imparare nuovi compiti con sole 100 dimostrazioni. RoboCat può poi utilizzare questi input per generare altri dati di addestramento e migliorare le sue capacità, aumentando il suo tasso di successo dal 36% al 74% dopo un ulteriore addestramento. Innovazioni come Robocat rappresentano un grande passo avanti verso la creazione di robot in grado di svolgere un'ampia gamma di compiti con il minimo contributo umano. 

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I robot alimentati dall'AI stanno già avendo un impatto in diverse applicazioni pratiche, come l'uso dei robot di Amazon per ottimizzare le operazioni di magazzino e i robot AI che stanno ottimizzando le pratiche agricole. In precedenza, abbiamo esplorato il ruolo generale dell'IA nella robotica e abbiamo visto come sta rimodellando i settori dalla logistica alla sanità. In questo articolo approfondiremo perché la computer vision nella robotica è così fondamentale e come aiuta i robot a percepire e interpretare l'ambiente circostante. 

L'importanza dei sistemi di visione nella robotica

I sistemi di visione nella robotica agiscono come gli occhi di un robot e lo aiutano a riconoscere e comprendere il suo ambiente. Questi sistemi utilizzano in genere telecamere e sensori per acquisire dati visivi. Gli algoritmi di visione computerizzata elaborano poi i video e le immagini catturate. Grazie al rilevamento degli oggetti, alla percezione della profondità e al riconoscimento dei modelli, i robot possono identificare gli oggetti, valutare l'ambiente circostante e prendere decisioni in tempo reale.

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L'intelligenza artificiale o visione artificiale è essenziale affinché i robot possano operare autonomamente in ambienti dinamici e non strutturati. Se un robot deve raccogliere un oggetto, deve essere in grado di localizzarlo grazie alla visione artificiale. Questo è un esempio molto semplice. La stessa base di un sistema di computer vision è necessaria per realizzare applicazioni in cui i robot possono ispezionare i prodotti nella produzione o assistere gli interventi medici con precisione e accuratezza. Fornendo gli input sensoriali necessari per prendere decisioni in tempo reale, i sistemi di visione permettono ai robot di interagire in modo più naturale con l'ambiente circostante e di ampliare la gamma di compiti che possono svolgere in vari settori.

Recenti progressi nella visione computerizzata per robot autonomi

Negli ultimi tempi si è assistito a un aumento mondiale dell'uso della computer vision nella robotica. Infatti, il mercato globale della visione robotica è destinato a raggiungere i 4 miliardi di dollari entro il 2028. Vediamo alcuni casi di studio che mostrano come la Vision AI viene applicata in applicazioni robotiche reali per aumentare l'efficienza e risolvere problemi complessi.

Miglioramento delle ispezioni subacquee grazie all'intelligenza artificiale e alla robotica

Le ispezioni subacquee sono fondamentali per mantenere in buone condizioni strutture come condutture, piattaforme offshore e cavi sottomarini. Queste ispezioni aiutano a garantire che tutto sia sicuro e funzioni correttamente per evitare costose riparazioni o problemi ambientali. Tuttavia, ispezionare gli ambienti subacquei può essere difficile a causa della scarsa visibilità e delle aree difficili da raggiungere.

I robot con visione computerizzata possono acquisire dati visivi chiari e di alta qualità che possono essere analizzati sul posto o utilizzati per creare modelli 3D dettagliati delle aree da ispezionare. Combinando l'esperienza umana con questa tecnologia, le ispezioni diventano più sicure, più efficienti e forniscono migliori informazioni per la manutenzione e la pianificazione a lungo termine.

Ad esempio, NMS, un'azienda leader nel settore delle immersioni commerciali, ha utilizzato i veicoli a comando remoto (ROV) Sentinus di Blue Atlas Robotics per un'impegnativa ispezione di un tubo subacqueo con un punto di ingresso torbido. Il ROV Sentinus, dotato di computer vision, ha illuminato l'area con le sue quattordici luci e ha catturato immagini ad alta risoluzione da diverse angolazioni. Queste immagini sono state poi utilizzate per creare modelli 3D accurati dell'interno del tubo, per aiutare NMS a valutarne a fondo le condizioni e a prendere decisioni informate sulla manutenzione e sulla gestione dei rischi.

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Costruire case con l'intelligenza artificiale e la precisione robotica

Nel settore dell 'edilizia, mantenere una qualità costante e allo stesso tempo gestire la carenza di manodopera può essere una sfida. L'automazione dell'edilizia con i robot industriali offre un modo per snellire il processo di costruzione, ridurre la necessità di lavoro manuale e garantire un lavoro preciso e di alta qualità. La tecnologia di visione computerizzata può essere integrata in questa automazione, consentendo ai robot di eseguire monitoraggi e ispezioni in tempo reale. In particolare, i sistemi di visione computerizzata possono aiutare i robot a rilevare disallineamenti o difetti nei materiali per verificare che tutto sia posizionato correttamente e rispetti gli standard di qualità.

Un esempio eccellente è la collaborazione tra ABB Robotics e la start-up britannica AUAR. Insieme, stanno utilizzando microfabbriche robotiche dotate di intelligenza artificiale per costruire case sostenibili a prezzi accessibili a partire da fogli di legno. La visione computerizzata permette ai robot di tagliare e assemblare i materiali con precisione. Il processo automatizzato aiuta a far fronte alla carenza di manodopera e semplifica la catena di approvvigionamento concentrandosi su un unico materiale. Inoltre, queste microfabbriche possono essere scalate per soddisfare le esigenze locali e sostenere i posti di lavoro nelle vicinanze, rendendo la costruzione più efficiente e adattabile.

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Automatizzare la ricarica dei veicoli elettrici con 3D Vision AI

La ricarica dei veicoli elettrici è un altro interessante caso di utilizzo dell'intelligenza artificiale nella robotica. Grazie alla visione 3D e all'intelligenza artificiale, i robot possono ora individuare e connettersi automaticamente alle porte di ricarica dei veicoli elettrici, anche in ambienti difficili come i parcheggi all'aperto. L'intelligenza artificiale della visione funziona catturando immagini 3D ad alta risoluzione del veicolo e dell'ambiente circostante, consentendo al robot di identificare con precisione la posizione della porta di ricarica. Può quindi calcolare l'esatta posizione e l'orientamento necessari per collegare il caricabatterie. L'intelligenza artificiale abilitata alla visione non solo accelera il processo di ricarica, ma lo rende anche più affidabile e riduce la necessità di intervento umano.

Un esempio è il lavoro di Mech-Mind con una grande azienda energetica. Ha sviluppato un robot con visione 3D in grado di trovare e collegare con precisione la porta di ricarica di un veicolo elettrico, anche in condizioni di luce difficili. La ricarica automatizzata dei veicoli elettrici migliora l'efficienza e la ricarica in spazi commerciali come uffici e centri commerciali.

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Vantaggi dell'IA di visione per le applicazioni di robotica

La computer vision offre diversi vantaggi nella robotica e aiuta le macchine a svolgere compiti con maggiore autonomia, precisione e adattabilità. Ecco alcuni vantaggi unici dell'IA di visione nella robotica:

• Efficienza dei costi: Automatizzando le attività che richiedono alta precisione e coerenza, Vision AI riduce la necessità di manodopera, abbassa i tassi di errore e aumenta la produttività, con conseguenti risparmi a lungo termine.
• Apprendimento adattivo: Grazie all'analisi continua dei dati visivi, i robot possono migliorare le loro prestazioni nel tempo, imparare dalle loro interazioni e adattarsi a nuovi compiti o a cambiamenti nell'ambiente.
• Sicurezza e conformità: L'intelligenza artificiale aumenta la sicurezza dei robot che lavorano a fianco degli esseri umani, consentendo loro di rilevare ed evitare gli ostacoli, riconoscere le condizioni di pericolo e rispettare gli standard normativi.
• Multi-Tasking: L'analisi delle immagini permette ai robot di gestire più attività contemporaneamente, come lo smistamento degli oggetti e la loro ispezione, aumentando l'efficienza complessiva.

Le sfide della computer vision nella robotica

Se da un lato l'intelligenza artificiale offre molti vantaggi alla robotica, dall'altro ci sono anche delle sfide legate all'implementazione della computer vision nella robotica. Queste sfide possono influenzare le prestazioni dei robot in diversi ambienti e l'affidabilità del loro funzionamento, quindi è importante tenerle a mente quando si pianifica lo sviluppo e l'implementazione di sistemi robotici. Ecco alcune sfide chiave nell'utilizzo della computer vision per la robotica:

• Integrazione con altri sensori: I sistemi di visione spesso devono lavorare insieme ad altri sensori come LiDAR o sensori a ultrasuoni. Assicurarsi che questi diversi sensori lavorino insieme senza problemi per fornire una comprensione completa dell'ambiente è un compito complesso.
• Costo di implementazione: Lo sviluppo e l'implementazione di sistemi di visione avanzati possono essere costosi. Bilanciare i costi di implementazione della Vision AI con i benefici attesi è una sfida che molte organizzazioni devono affrontare.
• Qualità e disponibilità dei dati: I sistemi di visione artificiale si basano su grandi serie di dati per l'addestramento, ma ottenere dati etichettati di alta qualità che rappresentino accuratamente le varie situazioni di un robot può essere difficile. Se i dati sono scarsi o incompleti, i modelli possono essere meno accurati e le prestazioni dei robot inferiori.
• Affidabilità in tutte le condizioni: I sistemi di visione computerizzata devono essere affidabili e funzionare in modo uniforme in diversi contesti, come gli ambienti interni ed esterni. Tuttavia, garantire questo tipo di durata senza frequenti regolazioni o interventi manuali può essere difficile.

Vision AI sta dando forma alla prossima generazione di robot

L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui i robot interagiscono con l'ambiente circostante, offrendo loro un livello di comprensione e precisione un tempo inimmaginabile. Stiamo già assistendo a un grande impatto della computer vision in settori come la produzione e la sanità, dove i robot si occupano di compiti sempre più complessi. Con il continuo sviluppo dell'intelligenza artificiale e il miglioramento dei sistemi di visione artificiale, le possibilità di intervento dei robot continuano a crescere. I progressi della robotica non riguardano solo la tecnologia avanzata, ma anche la creazione di robot in grado di lavorare con noi. Man mano che i robot diventeranno più capaci, probabilmente avranno un ruolo ancora più importante nella nostra vita quotidiana, aprendo nuove opportunità e rendendo il nostro mondo più efficiente e connesso.

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