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Pubblicato su www.nextme.it 

Quando si parla di nuove tecnologie non c’è spazio per errori e dimostrazioni fallite: il progresso scansa tutto ciò che in un modo o in un altro si rivela inefficace o insoddisfacente. Eppure dagli errori si può trarre molto di buono, se si decide di proseguire per esclusione: la natura umana ne è un grande esempio.

Secondo gli scienziati del LASA (Learning Algorithms and Systems Laboratory), errori o sperimentazioni inaccurate sono una risorsa preziosa per la robotica, tanto da portare allo sviluppo di un algoritmo che consenta alle macchine, appunto, di apprendere meglio e anche più velocemente proprio attraverso i tentativi mal riusciti degli umani.

L’algoritmo è stato denominato Donut e infrange tutti i principi comunemente considerati validi in tema di acquisizione di informazioni: se infatti normalmente è l’imitazione la fonte di ogni avanzamento, questo particolare algoritmo agisce esattamente al contrario, seguendo la teoria del ‘non fare in questo modo’. Ciò significa in sostanza che esso suggerisce al robot di non riprodurre una dimostrazione erronea o imprecisa, ma di cercare soluzioni alternative ad essa.

“Questo approccio permette al robot di andare oltre, imparare più velocemente e soprattutto sovraperformare l’umano”, secondo quanto ha entusiasticamente dichiarato Dan Grollman, ricercatore del progetto LASA e vincitore di un ‘Best Paper Award’ per un suo articolo sul tema, presentato di recente alla ‘Conferenza Internazionale su Robotica e Automazione’ di Shangai.

E il suo collega Billard aggiunge: “Ci siamo inspirati alla maniera in cui gli esseri umani apprendono. I bambini imparano quasi tutto attraverso i propri tentativi ed errori, o osservando quelli altrui”.

Attualmente Donut è  oggetto di ricerca e di sperimentazione; lo scopo è, come si può immaginare, quello di migliorarne la performance quanto più possibile, e magari anche in questo caso saranno commessi degli errori. Dopotutto, è proprio il caso di dirlo, sbagliando s’impara.

db

 

 

 

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