Un team di ricerca composto da Apple, Università della California a San Diego, Carnegie Mellon e altri istituti ha sviluppato un metodo innovativo per addestrare robot umanoidi, superando i limiti delle tradizionali tecniche di dimostrazione reale. La soluzione combina dati robotici e umani raccolti attraverso dispositivi di realtà aumentata come Apple Vision Pro e Meta Quest 3, aprendo nuove possibilità per la robotica.
L’addestramento tradizionale dei robot umanoidi si basa su dimostrazioni fisiche che richiedono infrastrutture costose, tempi prolungati e sistemi di teleoperazione difficilmente scalabili. Il nuovo approccio sfrutta invece la realtà aumentata per catturare movimenti e azioni in modo più efficiente ed economico.
Il ruolo chiave di Apple Vision Pro e Meta Quest 3
I ricercatori hanno modificato l’Apple Vision Pro per utilizzare esclusivamente la telecamera in basso a sinistra per l’osservazione visiva, mentre ARKit è stato impiegato per acquisire le pose 3D di testa e mani. Questo setup permette di registrare con precisione i movimenti umani in ambienti reali.
Parallelamente, il Meta Quest 3 è stato equipaggiato con mini telecamere ZED Stereo per migliorare la cattura dei dati spaziali. La combinazione di questi dispositivi offre una soluzione ibrida che unisce i vantaggi della percezione umana e robotica.
Vantaggi del nuovo metodo
- Riduzione dei costi rispetto alle infrastrutture robotiche tradizionali
- Tempi di addestramento più brevi grazie alla raccolta dati semplificata
- Migliore scalabilità per applicazioni industriali e domestiche
- Integrazione ottimale tra percezione umana e intelligenza artificiale
Questa ricerca rappresenta un passo significativo verso robot più autonomi e facili da addestrare, con potenziali applicazioni in settori come l’assistenza personale, la logistica e la produzione industriale. L’uso combinato di dispositivi consumer e tecnologie avanzate potrebbe accelerare lo sviluppo di soluzioni robotiche accessibili.
