Noi umani siamo in grado di prevedere il futuro. O meglio, non proprio il futuro, ma piccole cose: come qualcosa si muoverà in condizioni diverse sotto alcune forze.
E alcuni ricercatori stanno cercando di dare questa abilità anche ai computer.

Di cosa stiamo parlando?

Immagina di tenere un pesante cubo e una pallina di gomma in cima ad una rampa.
Cosa accadrà se li lasci andare?
Facile: sai che la pallina rotolerà giù e, se il cubo ha poco attrito sulla rampa, si muoverà, altrimenti starà fermo ma sarà comunque più lento della pallina.
Tutti noi sappiamo che gli oggetti sferici rotolano, mentre gli oggetti spigolosi no. E’ fisica elementare e non c’è neanche bisogno di conoscere nozioni di fisica per saperlo, lo sappiamo. Come? Grazie alle nostre esperienze: probabilmente da bambini abbiamo giocato tutti con delle palline di gomma e dei cubi, abbiamo fatto rotolare oggetti giù dalle discese e li abbiamo fatti cadere e rimbalzare. Ci abbiamo giocato.

Ma i computer solitamente non hanno molto tempo per giocare con le palline e i blocchi, quindi non sanno come interagiscono gli oggetti nella realtà. Almeno finora. Un gruppo di ricercatori al MIT e all’Artificial Intelligence Lab (CSAIL) ha sviluppato un modello matematico virtuale chiamato Galileo che è in grado di guardare video di oggetti differenti che interagiscono fra di loro e di stimare quanto sono pesanti, così da capire come reagiranno in altre situazioni.
Questo è solo il primo passo nell’impiego dei computer per una più profonda comprensione di scene dinamiche proprio mentre avvengono” dice Ilker Yildirim, coautore della ricerca.

Galileo, programma che prevede la posizione degli oggetti. Close-up Engineering
Source: news.mit.edu

Come hanno fatto

Yildirim e i suoi compagni prima hanno mostrato a Galileo 150 video di oggetti differenti in situazioni differenti, in modo da fargli completare un database con tutte le informazioni estraibili dai video, quindi gli hanno fornito un po’ di tecniche intuitive tipiche dell’uomo. Hanno poi collegato Galileo a Bullet, un software usato nei videogiochi e nella produzione di film come motore fisico, capace di rendere le animazioni grafiche estremamente reali simulando la fisica del mondo reale.
Infine, hanno aggiunto delle tecniche di deep learning che permettono a Galileo imparare dalle sue esperienze, proprio come noi umani.

Persone vs. Galileo

I ricercatori l’hanno testato in comparazione con l’uomo, avendo quindi sia la previsione umana sia quella di Galileo, e poi l’esperienza reale.
Hanno così appreso che le due previsioni sono estremamente simili.

Potete provare in questo sito creato dal CSAIL.

E poi?

Volete conoscere una possibile applicazione di questa IA? Eccovi serviti QUI.

E se non vi basta, pensiamo al prossimo passo per questo progetto, che sarà lavorare con Galileo in situazioni più complesse, che potranno implicare fluidi o molle, e cercare di renderlo sofisticato al punto di fare previsioni in tempo reale molto più velocemente di noi.

Immaginate un robot che può adattarsi velocemente a eventi fisici estremi come tornado o terremoti. Il nostro obiettivo è quello di creare modelli flessibili che possono aiutare l’uomo in situazioni di questo tipo, dove ci sono insicurezze significanti.

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