E se un robot progettato da Chat-GPT potesse raccogliere i vostri pomodori?

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Laboratorio CREATE/EPFL
Laboratorio CREATE/EPFL
I ricercatori dell’EPFL hanno utilizzato Chat-GPT per sviluppare una pinza robotica per la raccolta dei pomodori. Si tratta della prima dimostrazione del potenziale dell’intelligenza artificiale di collaborare con gli esseri umani nella progettazione di robot.

In grado di elaborare grandi quantità di dati testuali e di utilizzare queste informazioni per rispondere alle domande, le reti neurali note come modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come Chat-GPT, stanno facendo notizia per la loro capacità di cambiare il modo in cui scriviamo, impariamo e persino facciamo arte. Oggi i ricercatori dell’EPFL hanno utilizzato questa tecnologia in un nuovo campo: la progettazione di robot.

In un caso di studio pubblicato su Nature Machine Intelligence, Josie Hughes, responsabile del Computational Robot Design and Manufacturing Laboratory della Facoltà di Ingegneria, Francesco Stella, dottorando all’EPFL, e Cosimo Della Santina della Delft University of Technology hanno utilizzato Chat-GPT per progettare un robot per la raccolta dei pomodori. Questo studio fornisce un quadro di riferimento per gli esseri umani e i LLM per la progettazione collaborativa di tali dispositivi. Sulla base della loro esperienza, gli scienziati descrivono le opportunità e i rischi associati all’uso di strumenti di intelligenza artificiale (AI) nella robotica. A loro avviso, questi strumenti potrebbero cambiare il modo in cui progettiamo i robot, arricchendo e semplificando il processo.

"Sebbene Chat-GPT sia un modello linguistico e il suo codice sia generato sulla base di un testo, ha fornito informazioni e spunti importanti per la progettazione fisica e ha mostrato un grande potenziale per stimolare la creatività umana", afferma Josie Hughes.

Potenzialità e insidie dell’IA come "inventore".

Nella prima fase, i ricercatori e il LLM si sono impegnati in una discussione per generare idee e definire lo scopo, i parametri di progettazione e le specifiche del loro robot. Una seconda fase è stata dedicata alla realizzazione del robot nel mondo reale, che ha comportato il perfezionamento del codice generato dal LLM, la produzione del dispositivo e la risoluzione di problemi operativi.

Per la prima fase, sono partiti da un alto livello concettuale, discutendo con il LLM le sfide future dell’umanità e identificando la raccolta robotizzata come soluzione al problema dell’approvvigionamento alimentare globale. Hanno poi fornito all’LLM dati globali tratti da pubblicazioni accademiche, manuali tecnici, libri e media per fornire la risposta "più probabile" a domande come "quali caratteristiche dovrebbe avere una mietitrice robotica?".

Una volta individuato un formato robotico di base (una pinza motorizzata per raccogliere i pomodori maturi), gli scienziati possono porre domande più specifiche, come "che forma deve avere la pinza?", e chiedere al LLM di fornire suggerimenti tecnici, compresi i materiali e il codice informatico per controllare il dispositivo.

"Mentre l’informatica è ampiamente utilizzata per aiutare gli ingegneri nella realizzazione tecnica, per la prima volta un sistema di IA può progettare nuovi sistemi, automatizzando compiti cognitivi di alto livello. I ruoli degli esseri umani potrebbero così diventare più tecnici", spiega Francesco Stella.

Oltre ad assegnare il ruolo di "inventore" a Chat-GPT, i ricercatori descrivono nel loro articolo altre possibili modalità di collaborazione tra gli esseri umani e il LLM. Ad esempio, l’"esplorazione collaborativa" utilizza l’IA per rafforzare le loro competenze, fornendo loro una vasta conoscenza che va oltre il loro campo. L’intelligenza artificiale può anche fungere da "imbuto", aiutando a perfezionare il processo di progettazione e fornendo informazioni tecniche, mentre l’uomo mantiene il controllo creativo.

Dato che ogni modalità di collaborazione comporta rischi logici ed etici, gli scienziati sottolineano che il ruolo dei LLM deve essere valutato attentamente in futuro. Ad esempio, l’uso dei LLM solleva problemi di parzialità, plagio e proprietà intellettuale, poiché non è chiaro se un progetto generato da un LLM possa essere considerato nuovo.

"Nel nostro studio, Chat-GPT ha identificato i pomodori come la coltura ’più interessante’ per un robot di raccolta. Tuttavia, questo risultato può essere falsato a favore di colture più ampiamente discusse in letteratura, rispetto a quelle per le quali esiste una reale necessità. Quando le decisioni vengono prese al di fuori del campo di conoscenza dell’ingegnere, ciò può portare a gravi errori etici, tecnici o fattuali", aggiunge Josie Hughes.

Nonostante queste precauzioni, la ricercatrice e il suo team concludono, sulla base della loro esperienza, che gli LLM potrebbero essere molto utili, se ben gestiti: "La comunità robotica deve quindi determinare come sfruttare questi potenti strumenti per accelerare il progresso dei robot in modo etico, sostenibile e socialmente responsabile".