Figure Helix 2.5: il robot che entra in case mai viste e inizia a lavorare
Uno dei problemi più difficili della robotica è semplice da spiegare: un robot può funzionare bene in una casa conosciuta, ma cosa succede quando entra in una casa completamente nuova?
Figure ha mostrato una risposta interessante con Helix 2.5, il nuovo sistema di intelligenza artificiale sviluppato per i suoi robot umanoidi.
Nel video pubblicato da Figure, il robot viene portato in abitazioni che non aveva mai visto prima e deve svolgere normali attività domestiche.
Guarda il video
Here’s 4 hours of our robot doing zero-shot work in 30 rental homes
Cosa riesce a fare Helix 2.5?
Figure ha testato Helix 2.5 in 30 abitazioni, utilizzando ambienti e oggetti che il robot non aveva incontrato durante l’addestramento specifico.
Le attività mostrate comprendono:
- riordinare un soggiorno;
- piegare asciugamani;
- rifare un letto.
Il punto importante è che il robot deve contemporaneamente vedere l’ambiente, muoversi, raggiungere gli oggetti e manipolarli. Non si tratta quindi soltanto di riconoscere un oggetto: il robot deve coordinare tutto il corpo per completare un’attività.
Che cosa significa “zero-shot”?
La parola chiave è zero-shot.
In questo contesto significa che Helix 2.5 non ha ricevuto dati raccolti nella casa specifica in cui viene testato e non viene riaddestrato per quella particolare abitazione.
Il robot deve quindi utilizzare ciò che ha già imparato per affrontare una situazione nuova.
È un passaggio importante per i robot domestici. Una persona non deve imparare di nuovo a rifare un letto ogni volta che cambia casa: riconosce la situazione e adatta automaticamente i propri movimenti.
Figure sta cercando di ottenere qualcosa di simile nei robot umanoidi.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale
Alla base di Helix 2.5 c’è Index, il dataset di dati raccolti dal comportamento umano creato da Figure.
L’idea è interessante: invece di insegnare a un robot ogni singola attività, stanza o oggetto, Figure punta a costruire una conoscenza più ampia del mondo fisico e utilizzare questa conoscenza per affrontare nuove attività.
Secondo Figure, il pretraining con Index ha aumentato il successo nei test zero-shot dal 9% al 56% rispetto a un modello addestrato da zero utilizzando gli stessi dati specifici del compito.
In altre parole, l’esperienza generale può aiutare il robot ad affrontare meglio situazioni che non ha mai visto.
Il vero salto: il robot non si limita a “vedere”
Uno degli aspetti più interessanti di Helix 2.5 è la capacità di correggere i propri movimenti.
Durante un’attività il robot può accorgersi che la posizione non è corretta, cambiare postura e provare nuovamente.
Questo è fondamentale nel mondo reale, perché una casa non è un laboratorio perfettamente organizzato. Un letto può avere un’altezza diversa, gli oggetti possono essere spostati e gli spazi possono essere molto stretti.
Figure punta alla robotica generalista
Il progetto Helix rappresenta una direzione precisa: costruire un robot che non sia programmato per una sola mansione, ma che possa percepire l’ambiente, ragionare sull’obiettivo e controllare il proprio corpo.
Con Helix 2.5, Figure porta questa idea in ambienti molto più variabili.
Il risultato non significa che i robot siano già pronti a svolgere autonomamente qualsiasi lavoro domestico. La robotica umanoide generalista è ancora un campo in pieno sviluppo.
Ma il test sulle abitazioni mostra una direzione importante: un unico modello può trasferire alcune competenze da un ambiente all’altro senza essere riaddestrato ogni volta?
Helix 2.5 prova a rispondere proprio a questa domanda.
La prossima sfida
Il futuro della robotica potrebbe dipendere sempre meno da robot programmati per una singola attività e sempre più da modelli AI capaci di imparare competenze generali sul mondo fisico.
La domanda diventa quindi molto semplice:
Quanto manca prima che un robot possa entrare in una casa qualsiasi e capire autonomamente cosa fare?
Helix 2.5 mostra che Figure vuole arrivare proprio lì.
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