Piuttosto che progettare soluzioni robotiche da zero, alcuni dei nostri progressi più impressionanti sono venuti dalla copia di ciò che la natura ha già trovato.

Una nuova ricerca mostra come possiamo estendere questo approccio alle "menti" dei robot, in questo caso facendo in modo che un robot impari da solo il percorso migliore per uscire da un labirinto - anche fino a mantenere una sorta di memoria di particolari svolte.

Un team di ingegneri ha codificato un robot Lego per trovare la sua strada attraverso un labirinto esagonale: per impostazione predefinita ha girato a destra ad ogni funzione, fino a quando ha colpito un punto che aveva visitato in precedenza o è arrivato a un vicolo cieco, a quel punto doveva ricominciare da capo.

Fondamentalmente, il software a bordo del robot era in grado di ricordare i giri falsi che aveva fatto nelle corse precedenti e fare le correzioni la volta successiva. Questo è stato ottenuto sintonizzando un circuito neuromorfico che aiuta a determinare da che parte gira il robot, in un modo simile a quello in cui le sinapsi tra i neuroni nel cervello umano rafforzano le loro connessioni attraverso l'uso ripetitivo.

"Proprio come una sinapsi nel cervello di un topo è rafforzata ogni volta che prende la svolta corretta in un labirinto psicologico, il nostro dispositivo è sintonizzato applicando una certa quantità di elettricità", dice l'ingegnere elettrico Imke Krauhausen, dell'Università di Tecnologia di Eindhoven nei Paesi Bassi.

"Sintonizzando la resistenza nel dispositivo, si cambia la tensione che controlla i motori. Questi a loro volta determinano se il robot gira a destra o a sinistra".

Il robot ha impiegato 16 tentativi per trovare la via d'uscita dal labirinto, che misurava due metri quadrati (quasi 22 piedi quadrati).

La chiave per il corretto funzionamento del robot era un particolare polimero - p(g2T-TT) - usato sul circuito neuromorfico del dispositivo. Il materiale può mantenere gli stati memorizzati per un lungo periodo di tempo, il che significa che il robot può imprimere la sua esperienza nel labirinto, raccolto da un sensorimotor, da utilizzare come sua 'memoria'.

Costruendo un circuito neuromorfico come questo piuttosto che algoritmi di apprendimento basati su software, i ricercatori sono stati in grado di ridurre le richieste di potenza e le dimensioni del robot finito - questo approccio imita di nuovo il cervello, che ha un'incredibile efficienza energetica.

"Questa integrazione sensorimotoria, in cui il senso e il movimento si rafforzano a vicenda, è anche molto simile a come opera la natura, quindi questo è ciò che abbiamo cercato di emulare nel nostro robot", dice Krauhausen.

Questo si basa sulla ricerca precedente di alcuni membri del team su come i dispositivi elettronici possono essere più biologici nel loro design e funzionamento, pur raggiungendo un alto livello di affidabilità ed efficienza. Ora stiamo vedendo un numero crescente di sviluppi in questo particolare campo".

Successivamente, gli scienziati vogliono sviluppare la quantità di elaborazione che può essere fatta a bordo dei dispositivi stessi, il che richiederà ulteriori miglioramenti ingegneristici e griglie di circuiti più grandi per assumere compiti più complessi.

Alla fine, sistemi come questo potrebbero essere utilizzati in una grande varietà di modi oltre ad aiutare i robot a navigare. Tagliando la dipendenza dal software e dalla nuvola, i bot possono operare in modo indipendente e potrebbero anche collegarsi con i nostri corpi.

"A causa della loro natura organica, questi dispositivi intelligenti possono in linea di principio essere integrati con le cellule nervose reali", dice Krauhausen. "Diciamo che hai perso il tuo braccio durante un infortunio. Allora potresti potenzialmente usare questi dispositivi per collegare il tuo corpo a una mano bionica".

La ricerca è stata pubblicata su Science Advances. Fonte: sciencealert