Capire l’integrazione della visione artificiale nella robotica

L'IA nella robotica sta avanzando a un ritmo incredibile e si stanno costruendo robot capaci di svolgere attività più complesse con un intervento umano minore. Per esempio, RoboCat di DeepMind è un robot basato sull'IA che può apprendere nuove attività con appena 100 dimostrazioni. RoboCat può poi usare questi input per generare altri dati di addestramento e migliorare le sue capacità, aumentando il tasso di successo dal 36% al 74% dopo un ulteriore addestramento. Innovazioni come RoboCat rappresentano un grande passo avanti verso la creazione di robot capaci di gestire un'ampia gamma di attività con un intervento umano minimo.

Fig. 1 Come funziona RoboCat di DeepMind.

I robot basati sull'IA stanno già avendo un impatto in diverse applicazioni pratiche, ad esempio con l'uso dei robot da parte di Amazon per ottimizzare le operazioni di magazzino e con i robot IA che migliorano le pratiche agricole nell'agricoltura. In precedenza abbiamo esaminato il ruolo generale dell'IA nella robotica e visto come stia trasformando settori che vanno dalla logistica alla sanità. In questo articolo approfondiremo perché la visione artificiale nella robotica è così importante e come aiuta i robot a percepire e interpretare ciò che li circonda.

L'importanza dei sistemi di visione nella robotica#

I sistemi di visione nella robotica fungono da occhi del robot e lo aiutano a riconoscere e comprendere l'ambiente circostante. In genere, questi sistemi usano telecamere e sensori per acquisire dati visivi. Gli algoritmi di visione artificiale elaborano poi i video e le immagini acquisiti. Grazie al rilevamento degli oggetti, alla percezione della profondità e al riconoscimento di schemi, i robot possono identificare gli oggetti, valutare l'ambiente circostante e prendere decisioni in tempo reale.

Fig. 2. Un robot dotato di visione artificiale (fonte: roboticstomorrow.com).

L'IA per la visione, o visione artificiale industriale, è essenziale perché i robot operino autonomamente in ambienti dinamici e non strutturati. Se un robot deve raccogliere un oggetto, dovrebbe poterlo localizzare usando la visione artificiale. È un esempio molto semplice. Le stesse basi di un sistema di visione artificiale servono per realizzare applicazioni in cui i robot ispezionano prodotti nella produzione o assistono con precisione e accuratezza negli interventi chirurgici. Fornendo gli input sensoriali necessari per prendere decisioni in tempo reale, i sistemi di visione consentono ai robot di interagire in modo più naturale con l'ambiente circostante e ampliano la gamma di attività che possono svolgere nei diversi settori.

Progressi recenti nella visione artificiale per i robot autonomi#

Di recente, l'uso della visione artificiale nella robotica è aumentato in tutto il mondo. In effetti, il mercato globale della visione robotica dovrebbe raggiungere i 4 miliardi di dollari entro il 2028. Vediamo alcuni casi di studio che mostrano come l'AI visiva viene applicata in robotica nel mondo reale per aumentare l'efficienza e risolvere problemi complessi.

Migliorare le ispezioni subacquee con l'AI visiva e la 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, prevenendo 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 dotati di visione artificiale possono acquisire dati visivi nitidi e di alta qualità, analizzabili sul posto o utilizzabili per creare modelli 3D dettagliati delle aree ispezionate. Combinando le competenze umane con questa tecnologia, le ispezioni diventano più sicure ed efficienti e forniscono informazioni migliori per la manutenzione e la pianificazione a lungo termine.

Per esempio, NMS, una delle principali aziende di immersioni commerciali, ha utilizzato i veicoli a comando remoto (ROV) Sentinus di Blue Atlas Robotics per una difficile ispezione subacquea di una condotta con un punto di ingresso in acque torbide. Il ROV Sentinus, dotato di visione artificiale, ha illuminato l'area con le sue quattordici luci e acquisito immagini ad alta risoluzione da diverse angolazioni. Queste immagini sono state poi usate per creare modelli 3D accurati dell'interno della condotta, così da aiutare NMS a valutarne a fondo le condizioni e a prendere decisioni informate sulla manutenzione e sulla gestione dei rischi.

Fig. 3 Come funzionano i ROV Sentinus di Blue Atlas Robotics.

Costruire case con l'AI visiva e la precisione robotica#

Nel settore delle costruzioni, mantenere una qualità costante e affrontare la carenza di manodopera può essere difficile. Automatizzare le costruzioni con robot industriali permette di snellire il processo edilizio, ridurre la necessità di manodopera e ottenere lavori precisi e di alta qualità. È possibile integrare la visione artificiale in questa automazione, così che i robot possano eseguire monitoraggio e ispezioni in tempo reale. In particolare, i sistemi di visione artificiale possono aiutare i robot a rilevare disallineamenti o difetti nei materiali, verificando che tutto sia posizionato correttamente e rispetti gli standard di qualità.

Un esempio eccellente è la partnership tra ABB Robotics e la start-up britannica AUAR. Insieme, stanno usando microfabbriche robotiche dotate di AI visiva per costruire abitazioni economiche e sostenibili con pannelli di legno. La visione artificiale consente ai robot di tagliare e assemblare i materiali con precisione. Il processo automatizzato aiuta ad affrontare la carenza di manodopera e semplifica la catena di approvvigionamento concentrandosi su un unico materiale. Inoltre, queste microfabbriche possono essere adattate alle esigenze locali e sostenere l'occupazione nelle zone vicine, rendendo al contempo le costruzioni più efficienti e flessibili.

Fig. 4. Microfabbriche robotiche basate sull'IA per la visione.

Automatizzare la ricarica dei veicoli elettrici con l'AI visiva 3D#

La ricarica dei veicoli elettrici è un altro interessante caso d'uso dell'AI visiva nella robotica. Grazie alla visione 3D e all'AI, i robot possono ora individuare e collegarsi automaticamente alle porte di ricarica dei veicoli elettrici, anche in ambienti difficili come i parcheggi all'aperto. L'AI visiva acquisisce immagini 3D ad alta risoluzione del veicolo e dell'ambiente circostante, consentendo al robot di identificare con precisione la posizione della porta di ricarica. Il robot può quindi calcolare la posizione e l'orientamento esatti necessari per collegare il caricabatterie. L'AI dotata di visione non solo velocizza la ricarica, ma la rende anche più affidabile e riduce la necessità di intervento umano.

Un esempio è il lavoro di Mech-Mind con una grande azienda energetica. Hanno sviluppato un robot guidato dalla visione 3D, capace di individuare con precisione e collegarsi alla presa di ricarica di un veicolo elettrico, anche in condizioni di illuminazione difficili. La ricarica automatizzata dei veicoli elettrici rende più efficienti le ricariche in spazi commerciali come uffici e centri commerciali.

Fig. 5. Ricarica di veicoli elettrici guidata dalla visione 3D.

Vantaggi dell'IA visiva per le applicazioni robotiche#

La visione artificiale offre diversi vantaggi nella robotica e aiuta le macchine a svolgere attività con maggiore autonomia, precisione e adattabilità. Ecco alcuni vantaggi specifici dell'IA visiva nella robotica:

• Efficienza dei costi: Automatizzando le attività che richiedono elevata precisione e uniformità, l'IA visiva riduce la necessità di lavoro manuale, abbassa il tasso di errore e aumenta la produttività, generando risparmi sui costi nel lungo periodo.
• Apprendimento adattivo: Grazie all'analisi continua dei dati visivi, i robot possono migliorare le proprie prestazioni nel tempo, apprendere dalle interazioni e adattarsi a nuove attività o ai cambiamenti dell'ambiente.
• Sicurezza e conformità: L'IA visiva aumenta la sicurezza dei robot che lavorano insieme alle persone, consentendo loro di rilevare ed evitare ostacoli, riconoscere situazioni pericolose e rispettare gli standard normativi.
• Multitasking: l'analisi delle immagini consente ai robot di svolgere più attività contemporaneamente, ad esempio smistare gli oggetti mentre li ispezionano, aumentando l'efficienza complessiva.

Le sfide della visione artificiale nella robotica#

Sebbene l'IA per la visione offra molti vantaggi nella robotica, l'implementazione della visione artificiale in questo ambito comporta anche delle sfide. Queste possono influire sulle prestazioni dei robot nei diversi ambienti e sulla loro affidabilità, quindi è importante tenerle presenti quando si pianificano lo sviluppo e la distribuzione dei sistemi robotici. Ecco alcune delle principali sfide nell'uso della visione artificiale nella robotica:

• Integrazione con altri sensori: I sistemi di visione devono spesso funzionare insieme ad altri sensori, come LiDAR o sensori a ultrasuoni. Fare in modo che questi diversi sensori collaborino senza problemi per fornire una comprensione completa dell'ambiente è un compito complesso.
• Costi di implementazione: Sviluppare e distribuire sistemi di visione avanzati può essere costoso. Bilanciare i costi di implementazione dell'IA visiva con i vantaggi previsti è una sfida per molte organizzazioni.
• Qualità e disponibilità dei dati: I sistemi di visione artificiale si basano su grandi dataset per l'addestramento, ma può essere difficile ottenere dati etichettati di alta qualità che rappresentino accuratamente le diverse situazioni in cui può trovarsi un robot. Se i dati sono scadenti o incompleti, i modelli possono risultare meno accurati e i robot possono offrire prestazioni inferiori.
• Affidabilità in condizioni diverse: I sistemi di visione artificiale devono essere affidabili e offrire prestazioni costanti in vari contesti, come gli ambienti interni ed esterni. Tuttavia, garantire questo tipo di robustezza senza frequenti regolazioni o interventi manuali può essere difficile.

L'IA visiva sta plasmando la prossima generazione di robot#

L'IA per la visione sta cambiando il modo in cui i robot interagiscono con l'ambiente, offrendo loro un livello di comprensione e precisione un tempo inimmaginabile. Stiamo già vedendo la visione artificiale avere un forte impatto in settori come la produzione e la sanità, dove i robot svolgono attività sempre più complesse. Con il continuo sviluppo dell'IA e il miglioramento dei sistemi di visione artificiale, crescono anche le possibilità di ciò che i robot possono fare. Il progresso della robotica non riguarda solo le tecnologie avanzate, ma anche la creazione di robot capaci di lavorare insieme a noi. Man mano che diventano più capaci, è probabile che i robot svolgano un ruolo ancora più importante nella nostra vita quotidiana, aprendo nuove opportunità e rendendo il mondo più efficiente e connesso.

Unisciti alla nostra community ed esplora il nostro repository GitHub per scoprire diversi casi d'uso dell'IA visiva. Puoi anche approfondire le applicazioni della visione artificiale nella guida autonoma e nella produzione nelle nostre pagine dedicate alle soluzioni.