Robot Scienziato: L’automa che compie esperimenti in totale autonomia

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Robot Scienziato: L’automa che compie esperimenti in totale autonomia – Una nuova struttura sperimentale integra automazione e apprendimento attivo, illuminando un percorso verso una scoperta scientifica accelerata.

I ricercatori dell’Università di Liverpool hanno creato un robot scienziato dotato di una primitiva forma di IA.

L’automa può autonomamente portare a compimento con successo circa 100000 esperimenti all’anno.

Robot Scienziato: L'automa che compie esperimenti in totale autonomia

Il Robot Scienziato

Partendo dal presupposto che alcuni esperimenti richiedono centinaia se non addirittura migliaia di ripetizioni e prove, l’Università di Liverpool ha adottato quella che potremmo definire come un’eccellente opportunità di automazione.

Gli scienziati del MIT, hanno quindi creato un robot “scienziato” che esegue un determinato esperimento, osserva i risultati e pianifica un follow-up … Ad oggi l’automa ha portato a termine tale esperimento per ben 100.000 volte nell’anno in cui è stato operativo.

Più precisamente, il robot effettua esperimenti nel campo della fluidodinamica, Quest’ultima, detta anche dinamica dei fluidi, è la branca della meccanica dei fluidi che studia il comportamento dei fluidi (ovvero liquidi e gas) in movimento, contrapposta alla statica dei fluidi; la risoluzione di un problema fluidodinamico comporta, in genere, la risoluzione di complesse equazioni differenziali per il calcolo di diverse proprietà del fluido, come, ad esempio, velocità, pressione, densità, e temperatura, in funzione dello spazio e del tempo.

La fluidodinamica coinvolge quindi molte forze complesse e imprevedibili, di conseguenza il modo migliore per comprenderle è ripetere gli esperimenti molteplici volte fino a quando emergono schemi.

Robot Scienziato: L'automa che compie esperimenti in totale autonomia

La struttura sperimentale automatizzata

La struttura sperimentale automatizzata, sviluppata nel laboratorio di idrodinamica del MIT Sea Grant, esegue, analizza e progetta automaticamente e in modo adattivo esperimenti che esplorano le vibrazioni indotte da vortici (VIV).

Importanti per l’ingegnerizzazione di strutture oceaniche offshore come i riser di perforazione marina che collegano i pozzi petroliferi sottomarini alla superficie, i VIV rimangono in qualche modo un fenomeno non ancora del tutto chiaro per i ricercatori a causa dell’elevato numero di parametri coinvolti.

Quindi, le vibrazioni indotte dai vortici altro non sono che un disturbo che riscontra un importante rilevanza per la progettazione di navi che viaggiano per tragitti più o meno lunghi.

Intelligent Tow Tank

L’Intelligent Tow Tank, nome della piattaforma di sperimentazione robotica, è progettato non solo per svolgere il lavoro meccanico di trascinamento di qualcosa nell’acqua, ma anche per osservare in modo intelligente i risultati e modificare l’impostazione di conseguenza per ricercare ulteriori informazioni e continuare a farlo fino a quando non riscontra qualcosa che valga la pena segnalare.

Guidato dall’apprendimento attivo, l’ITT conduce una serie di esperimenti in cui i parametri di ogni esperimento successivo sono selezionati da un computer. Utilizzando una metodologia “esplora e sfrutta”, il sistema riduce drasticamente il numero di esperimenti necessari per esplorare e mappare le complesse forze che governano le VIV.

Quella che era iniziata come la ricerca dell’allora dottoranda Dixia Fan per ridurre la conduzione di un migliaio di esperimenti laboriosi, a mano, ha portato alla progettazione di uno dei sistemi più innovativi della storia.

La ricerca di Fan indica una serie di altri robot che utilizzano l’automazione e l’intelligenza artificiale a fine scientifico: al Caltech, uno scienziato robotico di nome “Adam” genera e verifica ipotesi; presso la Defense Advanced Research Projects Agency, il programma Big Mechanism legge decine di migliaia di documenti di ricerca per generare nuovi modelli.

Allo stesso modo, ITT applica la collaborazione uomo-computer-robot per accelerare gli sforzi sperimentali. Il sistema dimostra un potenziale cambiamento di paradigma nella conduzione della ricerca, dove l’automazione e la quantificazione dell’incertezza possono accelerare notevolmente la scoperta scientifica.

Robot Scienziato: L'automa che compie esperimenti in totale autonomia

Reazione della comunità scientifica

Concludendo quindi, all’interno della comunità scientifica ormai tutti hanno scoperto un potenziale cambiamento di paradigma nella ricerca sperimentale, dove umani, computer e robot possono collaborare in modo più efficace al fine di accelerare la scoperta scientifica.

I ricercatori immaginano le applicazioni dell’approccio di apprendimento attivo base dell’ ITT per la ricerca sperimentale al’interno di più discipline, portando potenzialmente a nuove intuizioni e modelli in sistemi non lineari multi-input / multi-output.

All’inizio di quest’anno, Dixia Fan ha ricevuto un MIT Mechanical Engineering de Florez Award per “Outstanding Ingenuity and Creative Judgment” nello sviluppo di ITT.

“Il design di Dixia dell’Intelligent Towing Tank è un esempio eccezionale dell’utilizzo di nuovi metodi per rinvigorire i campi maturi”, afferma Michael Triantafyllou, Henry L. e Grace Doherty Professore in Ocean Science and Engineering, che ha agito come consulente di dottorato di Fan.

L’Intelligent Tow Tank, come già detto in precedenza, nel suo primo anno di attività ha condotto circa 100.000 esperimenti totali, completando l’equivalente di 5 anni di esperimenti di uno studente di dottorato in poche settimane.

Robot scienziatoFun Fact

I VIV sono movimenti intrinsecamente non lineari indotti su una struttura in un flusso incrociato irregolare in arrivo, che si dimostrano fastidiosi da studiare. I ricercatori riferiscono che il numero di esperimenti completati dall’ITT è già paragonabile al numero totale di esperimenti condotti fino ad oggi in tutto il mondo in materia di VIV.

La ragione di ciò è il gran numero di parametri indipendenti, dalla velocità del flusso alla pressione, coinvolti nello studio delle forze complesse in gioco. Secondo Fan, un approccio sistematico della forza bruta – condurre alla cieca 10 misurazioni per parametro in uno spazio parametrico a otto dimensioni – richiederebbe 100 milioni di esperimenti.

Con l’ITT, Fan e i suoi collaboratori hanno portato il problema in uno spazio parametrico più ampio di quanto fosse possibile esplorare in precedenza. “Se eseguissimo tecniche tradizionali sul problema che abbiamo studiato”, spiega, “ci vorrebbero 950 anni per completare l’esperimento”.

Chiaramente irrealizzabile, quindi Fan e il team hanno integrato un algoritmo di apprendimento della regressione del processo gaussiano in ITT. In tal modo, i ricercatori hanno ridotto il carico sperimentale di diversi ordini di grandezza, richiedendo solo poche migliaia di esperimenti.

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