L’apprendimento profondo aiuta a progettare robot simili alle mosche
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Ricercatori dell’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne hanno sviluppato Deep3DFly, un software di acquisizione del movimento basato sull’apprendimento profondo, che utilizza viste multiple della telecamera per modellare i movimenti di una mosca in tre dimensioni. L’obiettivo finale è quello di utilizzare questa conoscenza per progettare robot a forma di mosca.
Le mosche non sono insetti che affascinano gli esseri umani, che li associano ad esperienze poco piacevoli nella vita quotidiana. Ma hanno alcune caratteristiche e abilità che possono portare alla progettazione di un nuovo design per i sistemi robotici. Il professor Pavan Ramdya del laboratorio Brain Mind Institute dell’EPFL, spiega che “a differenza della maggior parte dei vertebrati, le mosche possono arrampicarsi su quasi tutti i terreni. Possono attaccarsi a pareti e soffitti perché hanno cuscinetti adesivi e artigli sulla punta delle zampe. Ciò consente loro di andare praticamente ovunque. È interessante, perché se puoi riposare su qualsiasi superficie, puoi gestire il dispendio energetico aspettando il momento giusto per agire”.
È stata l’idea di poter trarre insegnamento dai principi che regolano il comportamento della mosca a dare vita alla progettazione di robot. Il primo passo è DeepFly3D, un sistema di acquisizione dei movimenti della mosca Drosophila melanogaster, un organismo pressoché onnipresente in biologia.
Nell’impostazione sperimentale di Ramdya, una mosca cammina sopra una minuscola palla galleggiante, che potremmo immaginare come un tapis roulant in miniatura. Sette telecamere registrano ogni suo movimento. Il lato superiore della mosca è incollato a un supporto immobile, in modo che rimanga sempre in posizione mentre cammina sulla palla. Tuttavia, la mosca “crede” di muoversi liberamente.
Le immagini raccolte dalla telecamera vengono elaborate da DeepFly3D, un software di apprendimento profondo sviluppato dal dottorando Semih Günel. La particolarità di DeepFly3D è che può prevedere i movimenti della mosca e fare automaticamente misurazioni comportamentali a una risoluzione senza precedenti, per una varietà di applicazioni biologiche. Il software non ha bisogno di essere calibrato manualmente e utilizza le immagini della fotocamera per rilevare e correggere automaticamente eventuali errori che compie nei suoi calcoli. Infine, utilizza anche l’apprendimento attivo per migliorare le proprie prestazioni.
È così che DeepFly3D apre le porte a un nuovo modo di modellare in modo efficiente e preciso i movimenti, le pose e i movimenti articolari di una mosca della frutta, in tre dimensioni. Questo potrebbe portare a un modo standard per modellare automaticamente la posa 3D di altri organismi. “La mosca, come organismo modello, bilancia molto bene trattabilità e complessità. Se capiamo come fa quello che fa, possiamo avere un impatto importante sulla robotica e sulla medicina e, forse soprattutto, possiamo ottenere queste informazioni in un periodo di tempo relativamente breve.”
