![](https://storage.ecodibergamo.it/media/photologue/2023/3/20/photos/cache/il-software-che-insegna-ai-robot-a-vivere-con-gli-umani_7df6f45c-c71a-11ed-98b0-fb68f6d7eb0c_v3_large_libera.jpg)
Insegnare ai robot a riconoscere i propri limiti e ad auto-correggersi per vivere e lavorare in modo ottimale accanto agli esseri umani, nelle case o nelle fabbriche: e' l'ambizioso obiettivo di Convince, il progetto di ricerca europeo coordinato dall'Italia, con l'Istituto Italiano di Tecnologia (Iit) e che vede coinvolti anche l'Universita' di Genova, il Comune di Torino e la Fondazione Torino Musei. Coordinato da Lorenzo Natale, e' finanziato con 4 milioni di euro nell'ambito del programma quadro di ricerca Horizon Europe, promosso dalla Commissione Europea.
"Gran parte delle ricerche attuali si concentrano sullo sviluppo di capacita' specifiche dei robot, ad esempio la manipolazione o la locomozione. Noi vogliamo invece spostare l'attenzione al come orchestrare queste capacita' ", ha detto Natale all'ANSA. Riuscire a rendere i robot capaci di operare nel mondo reale, fatto di continui eventi imprevisti e interazioni con l'ambiente esterno, e' una delle grandi sfide non risolte e per rispondere a queste necessita' nasce il progetto Convince, che in 3 anni e mezzo punta a testare nuove soluzioni tecnologiche per migliorare l'autonomia dei robot, concentrandosi in particolare su tre differenti casi d'uso: un robot aspirapolvere, un robot per l'assemblaggio di componenti industriali e una guida robotica museale.
"Quelle che possono sembrare operazioni semplici per noi - ha detto Natale - richiedono in realta' molte azioni differenti, decisioni e imprevisti da affrontare". Un esempio puo' essere dire a un robot di andare in cucina a prendere il bicchiere che sta sul tavolo: un compito che prevede di muoversi, cercare la cucina, identificare il tavolo e il bicchiere, prenderlo e portarlo indietro e durante il quale possono emergere problemi, ad esempio il bicchiere non e' sul tavolo oppure la batteria si e' scaricata. "Che cosa fare? Quale scelta e' la migliore in questo caso?", ha aggiunto il ricercatore. "Alcuni di questi imprevisti - ha proseguito - possono essere gia' in parte ipotizzati dagli sviluppatori ma altri non possono esserlo. In tal caso il robot deve capire di avere davanti a se' un problema e cercare una soluzione. Gia' riconoscere situazione anomala e' un passo davvero importante". Il segreto per farlo e' di 'insegnare' al robot i propri limiti: cosa le singole parti possono o non possono fare. Una volta presa 'coscienza' dei limiti sara' possibile correggerli.
© RIPRODUZIONE RISERVATA