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Un nuovo sistema robotico si muove come gli esseri umani

di Redazione

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I ricercatori dell’Istituto di Biofisica¬†del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR-IBF) di Palermo hanno creato¬†un sistema robotico che impara a muoversi in un ambiente in modo simile a un essere umano, prendendo ispirazione dalla ricerca sulle simulazioni dell’ippocampo umano.¬†Lo studio √® stato pubblicato sulla rivista Neural Networks con il titolo¬†‚ÄúAn explainable artificial intelligence approach to spatial navigation based on hippocampal circuitry‚ÄĚ.

Il team del CNR-IBF ha sviluppato una rete neurale che supera il modello di deep learning. Utilizzando questa rete, un robot è in grado di organizzare autonomamente le proprie connessioni sinaptiche durante il movimento e apprende come raggiungere una destinazione specifica in una singola sessione di apprendimento, ricordando il percorso nelle sessioni successive. 

Michele Migliore del CNR-IBF spiega:¬†‚ÄúQuesta √® la prima volta che siamo in grado di realizzare la formazione di una funzione cognitiva di alto livello a partire dalla micro-architettura di una regione cerebrale, ovvero i singoli neuroni e le loro connessioni. I risultati spiegano anche come mai le reti di intelligenza artificiale attuali non potranno mai competere con l‚Äôefficienza e la velocit√† di apprendimento dei circuiti biologici, a meno di non utilizzare le stesse architetture gi√† sviluppate dall‚Äôevoluzione naturale‚ÄĚ.

Questa ricerca apre la strada a nuovi approcci nella navigazione autonoma e ha implicazioni pratiche significative, ad esempio nell’automazione industriale e nella logistica, con la possibilit√† di ridurre errori di produzione e migliorare le performance meccaniche. Inoltre,¬†i sistemi di guida assistita e gli ausili per le persone con ridotte capacit√† fisiche potrebbero beneficiare dello sviluppo di queste architetture di intelligenza artificiale.

Questo lavoro di ricerca √® parte del programma del progetto bandiera europeo (European flag project)¬†Human Brain Project, di cui il Cnr √® partner. √ą stato sviluppato nell’ambito dell’infrastruttura di ricerca “EBRAINS-Italy”, finanziata da Next Generation EU e dal Ministero della Ricerca nell’ambito dei fondi PNRR M4C2, di cui Michele Migliore √® responsabile scientifico.

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