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Paolo Fasce

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04/11/2004TelegiornaleTelecityDisponibile
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Dall’anno 2001, l’Istituto di Elettronica e Ingegneria dell’Informazione e delle Telecomunicazioni (IEIIT) del C.N.R. di Genova ha partecipato al progetto europeo SIGNAL, Systemic Intelligence for GrowiNg up Artefact that Live (IST-2000-29225), coordinato dal prof. Nils Goerke dalla Div. of Neuroinformatics, Dept. of Computer Science, University of Bonn. Tale progetto ha coinvolto altre due unità operative: the Austrian Research Institute for Artificial Intelligence (OFAI, Vienna/Austria) e la School of Computing, Napier University (Edimburgh/Scotland). Il progetto si concluderà il 31/12/2004. SIGNAL è un progetto finanziato dalla Comunità Europea nell'ambito del programma sull'Information Society Technologies (1998-2002).

Il progetto SIGNAL ha studiato il growing-up nei living artifacts. Lo strumento che è stato utilizzato è un robot mobile dotato di 2 motori, 12 sensori ad infrarossi, 2 sensori ad ultrasuoni e di una porta che lo mette in comunicazione con un normale laptop collocabile sul pianale del robot stesso. Sul calcolatore è stato inserito un microfono al fine di dotare la struttura di un altro sensore, sensibile al livello di rumore ambientale. Il nome del robot è KURT-2 e l’IEIIT, nell’ambito del progetto SIGNAL, ne ha acquisito un esemplare. Altri due si trovano a Bonn e Vienna.

Il controllo del robot KURT-2 è affidato ad un software modulare, scritto in linguaggio Java, che elabora le informazioni provieniti dai sensori. L’implementazione di un’architettura client-server, resa agevolmente possibile dalla modularità del software, ha permesso di far dialogare, tramite una rete wireless TCP/IP, diversi blocchi logici che sono quindi stati opportunamente allocati sul laptop e su una macchina fissa dove un operatore può monitorare e, in alcuni casi, governare le parametrizzazioni del robot.

La particolare struttura a moduli scritti in linguaggio Java della systemic architecture implementata sul robot, permette di arricchirla e articolarla inserendo nuovi componenti ed utilizzare l’esistente per aggiungere elementi di novità.

Il robot è stato dotato di alcune capacità/abilità di base quali quella di estrarre autonomamente informazioni dai sensori, la capacità di memorizzare gli oggetti per lui interessanti che incontra lungo il percorso, la capacità di evitare ostacoli. Utilizzando queste capacità elementari il robot è stato dotato di un’architettura tale per cui può apprendere cose nuove quali riconoscere un percorso già attraversato o identificare un oggetto. Il growing up si ha nell’imparare ad utilizzare quel che ha imparato per apprendere nuove cose ad un livello di complessità più alto quale, ad esempio, trovare un oggetto nell’ambiente.

Il tipo dei sensori utilizzato è volutamente limitato in quanto lo studio si è proposto di valutare le condizioni necessarie per il growing up a partire da un livello di complessità basso. Così facendo ci si è resi conto che un elemento fondamentale al fine di rilevare comportamenti più articolati è la ricchezza di motivazioni dalle quali può emergere il growing up. La ricerca si è quindi orientata verso lo studio di quel che gli psicologi chiamano drive e che è possibile definire anche col termine di motivazione.