venerdì, Settembre 18, 2026
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Il robot che gioca a baseball (quasi) come un essere umano

AGI – Un robot a due braccia è riuscito a lanciare, ricevere e colpire una palla da baseball ad alta velocità, arrivando in alcuni compiti a prestazioni vicine a quelle umane.

AthenaZero, sviluppato da Andrew Morgan e colleghi del RAI Institute, può adattare il movimento della mazza alla traiettoria prevista della palla, rinunciare al colpo quando il lancio è fuori dalla zona valida e giocare a passarsi la palla sia con un altro robot sia con una persona.

Il robot che gioca baseball

Il segreto non risiede soltanto nel software: i ricercatori hanno progettato una macchina più leggera e meno rigida, con una massa effettiva degli arti più vicina a quella umana rispetto ad altri sistemi robotici. I risultati sono pubblicati su Science Robotics.

Negli ultimi anni i progressi negli algoritmi hanno migliorato notevolmente la capacità dei robot di controllare i propri movimenti, ma secondo gli autori lo sviluppo della meccanica non è proceduto con la stessa velocità. Molte macchine continuano ad avere strutture relativamente pesanti e rigide, caratteristiche che possono limitarne la rapidità nelle azioni più dinamiche. Morgan e colleghi sono partiti dall’ipotesi che ridurre la massa alle estremità degli arti, e quindi l’inerzia, possa permettere a un robot di reagire più velocemente e compiere movimenti più potenti senza dover ricorrere a strutture meccaniche eccessivamente complesse.

La nascita di AthenaZero

Per mettere alla prova questa idea hanno costruito AthenaZero, dotato di due braccia, due mani e un torso. La massa complessiva alle estremità del sistema è paragonabile a quella di un uomo adulto.  Il confronto con altri dispositivi robotici ha mostrato inoltre che la massa effettiva delle braccia a partire dalla spalla è più vicina a quella umana. Il baseball è stato scelto come banco di prova perché richiede movimenti rapidi, coordinati e differenti tra loro. 

 Un giocatore, infatti, deve essere capace di imprimere una forte accelerazione alla palla durante il lancio, intercettare in tempo reale la traiettoria di una palla in arrivo e coordinare il movimento di entrambe le braccia per colpirla con una mazza. AthenaZero è riuscito a eseguire tutti e tre i compiti. Nei test di lancio ha raggiunto con una pallina da tennis una velocità massima superiore a 30 metri al secondo, equivalente a oltre 108 chilometri orari. I ricercatori hanno inoltre fatto giocare due esemplari di AthenaZero tra loro, facendo lanciare e ricevere alternativamente la palla.

La stessa attività è stata realizzata tra un robot e una persona, mostrando la possibilità di coordinare i movimenti della macchina con quelli di un interlocutore umano. Nel test con la mazza, il robot utilizzava la traiettoria stimata della palla in arrivo per modificare il proprio movimento. Il sistema decideva anche se effettuare il colpo: quando il lancio veniva valutato fuori dalla zona di strike, AthenaZero non tentava di battere.

Non solo baseball

Le dimostrazioni non hanno lo scopo di realizzare un robot destinato specificamente al baseball. Lancio, presa e battuta sono stati utilizzati per verificare la capacità della macchina di compiere manipolazioni dinamiche nelle quali velocità, precisione e adattamento devono essere combinati in tempi molto brevi.

Secondo gli autori, i risultati mostrano che trovare il giusto equilibrio tra bassa inerzia e semplicità meccanica può essere determinante per sviluppare robot capaci di interagire dinamicamente con gli oggetti e di modificare rapidamente il proprio comportamento sulla base di ciò che accade nell’ambiente.

“Crediamo che affrontare le sfide fondamentali dalla prospettiva della dinamica consentirà ai ricercatori di utilizzare gli strumenti giusti quando pongono le domande giuste sulla manipolazione”, scrivono Morgan e colleghi. La capacita potrebbe avere implicazioni più generali della dimostrazione sportiva: una progettazione che riduca l’inerzia degli arti può aprire nuove possibilità nella manipolazione robotica dinamica e facilitare l’adattamento delle macchine a situazioni del mondo reale meno prevedibili rispetto agli ambienti controllati nei quali operano molti sistemi attuali

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