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Un “super-cervello” sta scaricando da Google una enorme quantità di dati e di informazioni che comprendono circa un miliardo di immagini, 120.000 video di YouTube e 100 milioni di manuali, al fine di analizzarli e tradurli in un linguaggio accessibile ai robot.
Al progetto Robo Brain, coordinato dalla Cornell University, vi collaborano le Università di Stanford e Berkeley, in collaborazione con la Brown University.
Robo Brain, rappresentato come un cervello stilizzato con una faccia quadrata, che ricorda quella di un automa, dichiara sul suo portale di osservare gli esseri umani con i propri sensori e di imparare a conoscerli attraverso le interazioni con il mondo nel quale essi vivono.
Il progetto è nato dalla necessità di offrire ai robot un bagaglio di conoscenze dalle quali possano attingere per poter convivere con gli uomini, prevedendo che in futuro la loro presenza nelle case e negli uffici sarà sempre maggiore.
Il team di ricercatori coordinato da Ashutosh Saxena ha pensato che la strategia più efficace per illustrare ai robot le peculiarità del mondo umano sia quella di mostrare innanzitutto le cose più semplici, come trovare un mazzo di chiavi o servire un caffè.
In tal modo quando in futuro un robot si imbatterà in una situazione sconosciuta potrà richiedere aiuto a Robo Brain su come agire al meglio.
Tutte queste informazioni acquisite sono tradotte in una rete logica fatta di punti collegati fra loro da linee, in una struttura a grappolo non deterministica nota come modello di Markov.
Fonte: Robo Brain
