Il sistema NeurOSmart ispirato al cervello migliora la sicurezza dei robot

I ricercatori della Fraunhofer Society hanno presentato il sistema NeurOSmart, una piattaforma di calcolo neuromorfico progettata per migliorare la sicurezza e l’efficienza nella collaborazione tra esseri umani e robot. Integrando il rilevamento LiDAR con un processore analogico ispirato al cervello, il sistema elabora i dati ambientali direttamente a livello del sensore. Questo approccio edge riduce la latenza e il consumo energetico, consentendo al contempo ai robot di rilevare e reagire ai movimenti umani in tempo reale, favorendo lo sviluppo di sistemi di automazione industriale più sicuri e reattivi.

 

Fraunhofer si ispira al funzionamento del cervello umano per migliorare l’efficienza e la reattività dei sistemi robotici. Immagine utilizzata per gentile concessione di Pixabay

 

Sensori, sicurezza e dati

Gli esseri umani ricevono molteplici input sensoriali in ogni istante e la capacità di decodificare queste informazioni, agire di conseguenza, archiviarle e pre-elaborarle per prevedere un risultato e/o eseguire un’attività futura è una meraviglia biomeccanica.

Quando consideriamo capacità analoghe nei sistemi robotici, dotati di sensori, sistemi visivi e sistemi di elaborazione modellati sul comportamento umano e guidati dall’intelligenza artificiale, osserviamo notevoli progressi e ulteriori sfide nel raggiungimento del livello di efficienza e potenza di elaborazione del cervello umano. Va detto, tuttavia, che la creazione di modelli linguistici di grandi dimensioni e di modelli di deep learning altamente avanzati per l’analisi di grandi quantità di dati eterogenei è estremamente potente e, in determinate aree delle prestazioni, può superare il cervello umano.

I progressi nei sistemi robotici hanno portato alla creazione di tecnologie altamente mobili, attente alla sicurezza, ricche di sensori e adattive. Un numero maggiore di sensori significa più dati da trasmettere ed elaborare in modo efficiente, così che la robotica possa reagire dinamicamente agli stimoli dell’ambiente, in tempo reale e mantenendo distanze operative sicure dai colleghi umani.

 

NeuroSmart

Il progetto di punta NeurOSmart della Fraunhofer Society è il risultato della ricerca e della collaborazione di cinque istituti della società (ISIT, IPMS, IMS, IWU e IAIS). Il progetto NeurOSmart è dedicato allo sviluppo di architetture di calcolo ibride intelligenti realmente innovative, con elaborazione dei dati basata sui sensori, che consentano ai sistemi robotici di reagire dinamicamente e ridurre le inefficienze energetiche.

Un aspetto particolare del sistema integrato NeurOSmart è l’impiego di un chip HPC (High-Performance Computing) analogico-neuromorfico che modella la biomeccanica del cervello umano utilizzando circuiti analogici anziché la logica digitale convenzionale. L’uso di un chip di questo tipo fa sì che memoria ed elaborazione occupino lo stesso spazio. Una caratteristica fondamentale di questo chip HPC è l’eliminazione del cosiddetto “collo di bottiglia di Von Neumann”, che si manifesta come un ritardo nella trasmissione dei dati tra la RAM e la CPU. Il segreto di questo risultato risiede nella memorizzazione dei dati all’interno di elementi di circuiti analogici, come i memristori.

 

Aiutare i sistemi robotici a “pensare” e reagire come gli esseri umani è un passo fondamentale per migliorare la sicurezza dei flussi di lavoro collaborativi tra esseri umani e robot. Immagine utilizzata per gentile concessione di Fraunhofer IWU

 

Il sistema NeurOSmart impiega inoltre un sistema LiDAR (Light Detection and Ranging) a scansione, che funge da occhi del sistema e rappresenta un’innovazione poiché è integrato con il cervello, ovvero il chip HPC.

La scansione LiDAR ad alta risoluzione viene ottenuta mediante specchi MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) mobili, che dirigono il laser di scansione attraverso la postazione di lavoro, dopodiché viene generata un’immagine 3D. I ricercatori hanno utilizzato nitruro di alluminio-scandio piezoelettrico (AlScN) per realizzare gli specchi; lo spessore minimo (1 micrometro) consente un’attuazione più efficiente e contribuisce a ridurre il consumo energetico.

L’intelligenza del sistema NeurOSmart si manifesta nell’integrazione tra sensore e chip, grazie alla quale i dati vengono elaborati in linea con i dati in ingresso dal sensore. La pre-elaborazione guidata dall’intelligenza artificiale differenzia i dati per interpretare l’ambiente circostante e classificare il braccio di un robot distinguendolo da una mano o da un braccio umano. E tutto questo avviene direttamente nel componente sensore del sistema NeurOSmart.

Un vantaggio molto importante dell’elaborazione edge integrata “occhi-cervello” del sistema NeurOSmart è la riduzione del carico computazionale altrimenti imposto alla rete della fabbrica, con una conseguente riduzione del consumo energetico fino a richiedere appena l’energia necessaria per alimentare una lampadina.

Analizzando un po’ più in profondità la struttura del chip HPC, le sue unità di calcolo sono interconnesse attraverso il wafer in modo da imitare i neuroni e le aree cerebrali interconnessi del cervello. Questa è la natura fisica del calcolo neuromorfico.

I complessi algoritmi di intelligenza artificiale che operano insieme a questa configurazione ispirata alla biomeccanica elaborano le informazioni esterne provenienti dall’ambiente del braccio robotico in pochi millisecondi. Gli scienziati di Fraunhofer hanno riprodotto virtualmente situazioni del mondo reale, addestrando l’intelligenza artificiale a mantenere rigorosi standard di sicurezza per i lavoratori.