Rivoluzione Tecnologica: Ricercatori di Tohoku University hanno sviluppato una nuova tecnica per imitare il movimento umano attraverso l'intelligenza artificiale generativa. Questa innovativa soluzione unisce generatori di pattern centrali (CPGs) e apprendimento per rinforzo profondo (DRL), superando i limiti delle metodologie precedenti.
Dettagliati sulla rivista IEEE Robotics and Automation Letters il 15 aprile 2024, questi avanzamenti non solo duplicano le azioni di camminata e corsa ma abilitano anche la creazione di movimenti per frequenze non registrate precedentemente, facilitano transizioni fluide tra camminata e corsa e adattano efficacemente i movimenti su superfici irregolari.
L'impatto di questa ricerca, pubblicata il 15 aprile 2024 e presentata in un video illustrativo dell'Università, apre nuove frontiere nell'ambito della robotica, offrendo soluzioni innovative per riprodurre movimenti umani con un'alta capacità di adattamento ambientale.
Mitsuhiro Hayashibe, professore alla Graduate School of Engineering di Tohoku University, sottolinea come la combinazione di apprendimento per imitazione e CPG abilitati dal DRL superi le restrizioni delle tecniche tradizionali, generando movimenti più stabili e adattativi grazie alla sinergia tra circuiti neurali e reti di riflessi.
Il team di ricercatori, comprendente esperti di Tohoku University e dell'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), dimostra come il metodo AI-CPG possa segnare una svolta nell'imitazione del movimento umano, spianando la strada verso applicazioni innovative nell'industria robotica.
Ulteriori dettagli sullo studio sono disponibili nel documento di Guanda Li e altri, "AI-CPG: Adaptive Imitated Central Pattern Generators for Bipedal Locomotion Learned Through Reinforced Reflex Neural Networks," pubblicato su IEEE Robotics and Automation Letters.
