Scatenare la potenza dei modelli linguistici nella progettazione robotica

Nel regno dell’intelligenza artificiale (AI), i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono emersi come punto di svolta, rivoluzionando il modo in cui scriviamo, impariamo e creiamo arte.

Queste reti neurali, con la loro impareggiabile capacità di elaborare grandi quantità di dati testuali, hanno catturato l’immaginazione di ricercatori e innovatori in tutto il mondo. Ora, un gruppo di scienziati dell’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) ha portato questa tecnologia a nuovi livelli applicandola al campo della progettazione robotica.

In un caso di studio innovativo recentemente pubblicato su Nature Machine Intelligence, Josie Hughes, la stimata direttrice del Computational Robot Design & Fabrication Lab dell'EPFL, insieme a Francesco Stella, un brillante studente di dottorato, e Cosimo Della Santina della TU Delft, hanno sfruttato la potenza di Chat- GPT, un LLM, per concepire e progettare una raccoglitrice di pomodori robotizzata completamente funzionale. Il loro studio stabilisce un quadro straordinario per la progettazione collaborativa tra esseri umani e modelli linguistici, facendo luce sulle immense possibilità e sui potenziali rischi associati all’integrazione degli strumenti di intelligenza artificiale nel regno della robotica.

Nonostante sia un modello linguistico incentrato principalmente sulla generazione di testo, Chat-GPT si è rivelato una risorsa inestimabile, fornendo approfondimenti senza precedenti e stimolando la creatività umana nella progettazione fisica. "Anche se Chat-GPT è un modello linguistico e la sua generazione di codice è basata su testo, ha fornito spunti e intuizioni significative per la progettazione fisica e ha mostrato un grande potenziale come cassa di risonanza per stimolare la creatività umana", spiega Hughes.

Lo studio si è sviluppato in due fasi cruciali: ideazione e realizzazione. Durante la fase di ideazione, i ricercatori hanno avviato discussioni approfondite con Chat-GPT per stabilire lo scopo, i parametri di progettazione e le specifiche del robot. Attingendo all'accesso del modello linguistico a una vasta gamma di dati globali, che comprende pubblicazioni accademiche, manuali tecnici, libri e media, hanno affrontato le sfide future affrontate dall'umanità e hanno identificato la raccolta robotizzata delle colture come una soluzione praticabile al problema urgente dell'approvvigionamento alimentare globale. . Man mano che il dialogo procedeva, hanno utilizzato le capacità di Chat-GPT per perfezionare le domande e cercato consigli su aspetti di progettazione specifici, come la forma della pinza, i materiali e il codice necessari per un controllo ottimale del dispositivo.

Stella sottolinea l’importanza di questa esplorazione collaborativa, affermando: “Mentre il calcolo è stato ampiamente utilizzato per assistere gli ingegneri nell’implementazione tecnica, per la prima volta un sistema di intelligenza artificiale può ideare nuovi sistemi, automatizzando così compiti cognitivi di alto livello. Ciò potrebbe comportare un spostamento dei ruoli umani verso ruoli più tecnici."

I ricercatori, consapevoli delle varie modalità di collaborazione tra esseri umani e LLM, hanno evidenziato ulteriori approcci nel loro articolo. Una di queste modalità, chiamata “esplorazione collaborativa”, sfrutta l’intelligenza artificiale per aumentare le competenze dei ricercatori apportando vaste conoscenze provenienti da diversi campi. Inoltre, l’intelligenza artificiale può fungere da “imbuto”, perfezionando il processo di progettazione e fornendo input tecnici mentre gli esseri umani mantengono il controllo creativo.

Tuttavia, i ricercatori avvertono che ogni modalità di collaborazione comporta rischi logici ed etici intrinseci, che richiedono un’attenta valutazione. L'implementazione di LLM solleva preoccupazioni di pregiudizi, plagio e proprietà intellettuale, in particolare nel determinare se un progetto generato da LLM può essere considerato veramente nuovo.

Hughes solleva un punto cruciale, affermando: "Nel nostro studio, Chat-GPT ha identificato i pomodori come la coltura che "vale maggiormente la pena" perseguire per una raccoglitrice robotizzata. Tuttavia, questo potrebbe essere sbilanciato verso colture maggiormente trattate in letteratura, al contrario di quelle dove c'è veramente una reale necessità. Quando le decisioni vengono prese al di fuori dell'ambito di conoscenza dell'ingegnere, ciò può portare a significativi errori etici, ingegneristici o fattuali. "

Nonostante queste valide preoccupazioni, Hughes e il suo team, attingendo alla loro esperienza, rimangono ottimisti riguardo all’immenso potenziale dei LLM se gestiti con prudenza. Sottolineano l’importanza dello sfruttamento della comunità della robotica