Il compito di versare un liquido in un bicchiere richiede un controllo preciso dei movimenti del robot e capacità di adattamento a condizioni diverse.
I metodi tradizionali raggiungono i loro limiti nei compiti specifici, poiché sono spesso poco flessibili e difficili da adattare a nuove situazioni. I metodi di machine learning possono offrire un'alternativa promettente.
Soprattutto nel nostro progetto di ricerca questo tipo di intelligenza artificiale svolge un ruolo così importante, perché il sistema deve essere esteso a diversi bracci robotici. Con il reinforcement learning, ad esempio, il modello appreso può essere trasferito a robot diversi e riaddestrato con adattamenti minimi.
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Crediti fotografici: immagine generata con IA in Canva Pro
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