Con la rete neuronale il quad impara a riconoscere gli ambienti

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Il cervello umano è un modello che affascina gli scienziati, che cercano di copiarne il funzionamento per darci dei computer sempre più intelligenti: i cosiddetti chip “neuromorfi”, basati su reti di neuroni artificiali che un domani potranno apprendere invece di essere programmati. Sono chip decisamente sperimentali e ancora privi di applicazioni pratiche, ma lo scienziato americano Narayan Srinivasa, che guida il l Center for Neural and Emergent Systems  di HRL Laboratories, ha già pensato di metterli su un multicottero, giusto per vedere quel che succede. Protagonista dell’esperimento è un chip con 576 neuroni di silicio, connesso a sensori ottici, infrarossi e a ultrasuoni lasciato libro di muoversi in stanze via via diverse e più complicate come ostacoli e arredamenti.

Ogni volta che entrava in una stanza nuova, i sensori causavano nella rete neuronale pattern sempre nuovi di attività elettrica, segno che il piccolo drone (dal peso di un etto circa) cercava di costruire un modello tridimensionale dell’ambiente, imitando per quanto in modo rozzo e incompleto il modello di apprendimento in un vero cervello. E ha funzionato: quando tornava nella stessa stanza, il multicottero segnalava ai ricercatori di averla riconosciuta. “Questo dimostra che è possibile fare l’apprendimento – letteralmente – al volo” dice Srinivasa, ma ammette che per ottenere qualcosa di pratico ci sono grossi problemi di dimensioni, peso e potenza: per fare un cervello dignitoso insomma il silicio ha bisogno di troppo spazio ed elettricità, specie per essere montato su un drone piccolo come quello dell’esperimento, che era un micro quad  prodotto dalla californiana  Aerovironment, 93 grammi batteria compresa a cui aggiungere i 18 grammi del chip neuronale  HRL (che peraltro si accontenta di soli 50 milliwatt di potenza, molto meno di quanto servirebbe a un computer tradizionale per riconoscere le stanze, dice  Srinivasa). I prototipi realizzati nell’ambito del programma come di DARPA e HRL hanno prodotto risultati promettenti, ma molto lavoro resta prima che tale tecnologia può svolgere un lavoro utile, dice Vishal Saxena, professore della Boise State University. “La sfida più grande è identificare quali sono le applicazioni e lo sviluppo di algoritmi robusti,” dice. Il dilemma in cui si dibattono gli scienziati. Ma i HRL, General Motors e Boeing credono in questa tecnologia nascente, dice Srinivasa. Una possibilità potrebbe essere quella di utilizzare i chip neuromorfi per dare più intelligenza all’elettronica di bordo di  automobili, aerei eccetera.

Fonte: MIT Technology Review

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