Gli informatici dell'Università di Bonn in Germania hanno sviluppato un programma informatico ad autoapprendimento che può guardare diversi minuti nel futuro.   

Questo sviluppo consentirà ai robot di anticipare le azioni degli esseri umani, consentendo alle macchine di lavorare fianco a fianco con le persone.

“Se l’azione che un robot dovrebbe compiere dipende dall’azione di un essere umano, il robot deve anticipare le azioni future dell’uomo”, ha affermato Jürgen Gall, professore presso l'Istituto di informatica di Bonn e ricercatore principale dello studio.

Utilizzando questo software, i robot possono fornire agli esseri umani le parti, gli strumenti o gli ingredienti necessari al momento giusto.   

“Nessuno vuole aspettare un robot”, ha detto Gall.

Gall e il suo team presenteranno il loro articolo all'annuale 2018 Conferenza sulla Computer Vision e Pattern Recognition, 19-21 giugno, a Salt Lake City.

Lavorare con gli esseri umani

L’obiettivo finale di questo studio in corso è insegnare ai robot a prevedere i tempi e la durata delle attività, minuti o ore prima che avvengano.

Questo sviluppo potrebbe facilmente applicarsi ai robot che puliscono e lavorano in cucina.

Un robot da cucina potrebbe passare gli ingredienti al cuoco non appena sono necessari, preriscaldare il forno e far sapere al cuoco se ha saltato un passaggio.

Un robot aspirapolvere potrebbe evitare la cucina intorno all’ora di cena e spostarsi in una stanza meno frequentata.  

“I robot devono anticipare le azioni future degli esseri umani, altrimenti non saranno in grado di compiere l’azione giusta al momento giusto, e le collaborazioni uomo-robot rimangono frustranti per gli esseri umani”, ha affermato Gall.

Addestramento del programma per computer

Per addestrare il programma, i ricercatori hanno mostrato 40 video della durata di sei minuti di persone che preparavano diverse insalate, che il programma ha “guardato” per quattro ore.

In ogni video c'erano circa 20 azioni diverse con dettagli precisi sull'ora di inizio e sulla durata di ogni azione.

Osservando i video, il programma ha imparato l'ordine in cui i diversi chef aggiungono i loro ingredienti. Il programma può quindi utilizzare questa conoscenza per prevedere azioni future in situazioni nuove e simili.

"Se la rete viene addestrata, anticipa le azioni future in video mai visti prima", ha affermato Gall.

Testare il programma

Per testare l'efficacia del processo di apprendimento, i ricercatori hanno mostrato i video del programma che non avevano mai visto prima.

I ricercatori hanno informato il programma su cosa è successo nel primo 20 o 30% di uno dei nuovi video e gli hanno chiesto di prevedere cosa sarebbe successo nel resto del video.

"La precisione era superiore al 40% per brevi periodi di previsione, ma poi diminuiva man mano che l'algoritmo doveva guardare al futuro", ha affermato Gall in una nota.

Quando al programma è stato chiesto di prevedere attività che si sarebbero verificate più di tre minuti nel futuro, il tasso di precisione è sceso al 15%.

Tuttavia, i ricercatori non hanno abbandonato facilmente il programma. Lo consideravano corretto solo se prevedeva sia l'attività che i tempi.

Anche se questo tasso di successo potrebbe non sembrare ancora impressionante, funge da base per una tecnologia che presto potrebbe avere un’intuizione maggiore di quella umana.

Qual è il prossimo passo?

I ricercatori vogliono chiarire che questo studio è solo il primo passo in un nuovo campo.

Stanno lavorando per migliorare la capacità del programma di prevedere cosa succede nel primo quarto di un video, perché funzionava molto peggio se i ricercatori non gli davano alcun suggerimento.

Desiderano inoltre limitare le annotazioni utilizzate in ciascun video esplicativo.

"Vogliamo che l'approccio impari direttamente dai video senza annotazioni aggiuntive", ha affermato Gall.

"Anche se abbiamo già ottenuto importanti progressi in questa direzione, esiste ancora un divario di prestazioni rispetto a una rete addestrata su video in cui vengono annotati l'inizio e il punto finale di ogni azione."

Inoltre, i ricercatori riconoscono che il futuro non è del tutto deterministico e presenta molteplici risultati potenziali.  

Nel tentativo di rendere la macchina quanto più informata possibile, i ricercatori stanno lavorando per espandere la loro varietà di video di formazione.

Nel complesso, c’è ancora molta strada da percorrere, ma questa ricerca funge da trampolino di lancio per lo sviluppo di un nuovo tipo di robot in grado di lavorare a fianco degli esseri umani senza che gli venga detto cosa fare.

Forse un giorno presto un aiutante robot potrebbe svegliarti con uova e pancetta sabato mattina, senza che tu debba programmarlo.