Robocup in campo gli automi

Obiettivo: sfidare nel 2050 la squadra campione del mondo

Nel 1997, dopo la vittoria di Deep Blue, il computer dell' IBM che gioca a scacchi contro Carry Kasparov, campione del mondo incarica, l'attenzione dei ricercatori nel campo dell'intelligenza artificiale si e rivolta a una nuova sfida: lo sviluppo di robot che possano, un giorno, battere la squadra campione del mondo di calcio. La Robot World Cup Initiative (RoboCup) è un tentativo di promuovere l'intelligenza artificiale, la robotica e altri campi di ricerca correlati ponendosi un obiettivo ambizioso: entro il 2050, una squadra di robot umanoidi completamente automatici sarà in grado di vincere un incontro di calcio contro la squadra campione del mondo, secondo le regole approvate dalla FIFA (l'organismo che governa il calcio mondiale). Ciò implica che una squadra di robot bipedi che camminano, corrono e calciano un pallone sia in grado di percepire le situazioni di gioco, e che ogni singolo robot prenda decisioni sul movimento da compiere e sulla strategia di gioco. La tecnologia attuale è lontanissima da questo obiettivo; la maggior parte dei robot si muove su ruote anziché su gambe, e ha spesso seri problemi solo a scorgere la palla agli altri robot. Le tecnologie coinvolte in questa sfida abbracciano tutta una gamma che va dalla ricerca sui robot intelligenti, alla scienza dei materiali, all'elettronica.

L'idea della RoboCup è nata nel 1993 da un gruppo di ricercatori giapponesi, tra i quali gli autori. Se l'obiettivo ultimo - ci siamo detti - è quello di costruire robot in grado di giocare contro una squadra di atleti umani, può essere di grande aiuto incominciare con robot che giochino tra loro. L'annuncio della prima Robot World Cup - organizzata per il 1997 - fu dato nel 1995, lasciando ai ricercatori intenzionati a partecipare due anni per lo sviluppo degli automi.

Un punto di riferimento

La RoboCup non è semplicemente una competizione tra robot. È uno sforzo di collaborazione internazionale per promuovere la scienza, la tecnologia e l'educazione attraverso un tema di richiamo come il calcio dei robot. È per stimolare la tecnologia che abbiamo lanciato la grande sfida del 2050: battere la squadra campione del mondo. La RoboCup è pensata per poter affrontare complessità pratiche del mondo reale - sebbene in un ambiente limitato - mantenendo le dimensioni del problema e i costi della ricerca a livelli accettabili e offre un obiettivo di ricerca integrata che copre ampie aree della robotica intelligente, tra cui: la realizzazione di sensori capaci di reagire in tempo reale, il comportamento reattivo, l'acquisizione di una strategia, l'apprendimento, la pianificazione in tempo reale, sistemi multi-agente, la ricognizione di un contesto, la visione, la capacità di prendere decisioni strategiche, il controllo dei motori, il controllo di robot intelligenti, e altro ancora.

Visione ed elaborazione sensoriale

La visione è la più ricca fonte di informazioni per percepire non solo il mondo esterno, ma gli effetti stessi delle azioni del robot. Per reagire rapidamente alle situazioni, il giocatore necessita di informazioni essenziali per la selezione del comportamento. Ciò non significa dover costruire un sistema di visione ad hoc: esso deve far parte di un sistema complesso, che interagisca in modi specifici con il mondo, integrato nel corpo del robot e nei compiti affidatigli.

La sfida non si limita al software, ma coinvolge anche l'hardware.

Il sistema ottico installato su molte videocamere a CCD ha un angolo di vista di 35 gradi, troppo piccolo per robot mobili: l'angolo di vista deve essere più ampio. Le squadre partecipanti alla RoboCup 97 incontrarono diversi problemi con un sistema ottico a CCD montato sulla parte anteriore dei robot. Nel 1998 la maggior parte delle squadre fece uso di lenti grandangolari o di camere mobili, in modo che i robot potessero percepire l'ambiente senza dover muovere il corpo. Questo sistema permette ai robot di vedere a 360 gradi, al prezzo di una risoluzione inferiore in una specifica area.

Un tipico punto morto nella RoboCup si ha quando due robot si scontrano in modo che le videocamere a bordo non individuino l'altro robot.

L'apprendimento

Uno dei problemi emergenti della ricerca può essere illustrato considerando i diversi aspetti dell'apprendimento. Per avere successo nella RoboCup, ogni giocatore deve apprendere gli aspetti tecnici, il gruppo deve imparare il gioco di squadra e un allenatore <un programma di addestramento> può dover imparare l'attitudine al comando.

Il gioco di squadra è categorizzato in due tipi: il gioco locale - come far correre il pallone tra i giocatori - e il gioco globale, che è la strategia generale della disposizione in campo. Attualmente le categorie per robot reali sono focalizzate principalmente sulle capacità del singolo giocatore, mentre quella software si dedica ai problemi del gioco di squadra.

Prima della gara, per l'addestramento i giocatori possono sfruttare tutto il tempo che si vuole, ma se una squadra deve adeguarsi alla strategia avversaria i giocatori devono poter apprendere durante la partita, in tempi dell'ordine di 5-10 minuti. Minoru Asada, dell'Università di Osaka, sta cercando di insegnare a un robot come comportarsi davanti alla porta. Egli adotta una tecnica di apprendimento "rafforzativo" per istruire il robot senza programmarne esplicitamente il comportamento durante la partita. Partendo invece dal compito più facile, il robot può gradualmente arrivare a raggiungere obiettivi più difficili e complessi.

Squadre di calcio che evolvono

Si può far evolvere una squadra di giocatori software a tal punto che faccia bene anche contro squadre programmate dall'uomo? Secondo Sean Luke, dell'Università del Maryland, la risposta è sì. L'approccio evolutivo sta conquistando via via l'attenzione per la sua capacità di dedurre soluzioni ragionevolmente buone senza che sia fornita al sistema una conoscenza approfondita del problema.

All'inizio il suo programma creava codici random per il controllo dei giocatori. In particolare, mentre il comportamento dei giocatori a contatto col pallone è emerso e si è stabilizzato rapidamente, la parte più consistente del tempo veniva utilizzata per istruire i giocatori lontani dalla palla.

Lavoro di squadra

Il lavoro di squadra ha un ruolo importante nel calcio. La Carnegie-Mellon University - che ha vinto nella categoria piccoli robot nella RoboCup 97 e 98 e nella categoria simulatori nel 1998 - usa un approccio in cui a ciascun giocatore è assegnato un ruolo dall'inizio.

Una squadra dell'Information Science Institute della University of Southern California sfrutta l'architettura di pianificazione SOAR per l'esecuzione di un "operatore di squadra". Gli operatori, come "attacco dalla destra", vengono inviati a un gruppo di giocatori, e ciascun giocatore, in base alla sua posizione, interpreterà ed eseguirà gli ordini che competono al suo ruolo.

Se questi sono aspetti della ricerca di base, ci sono altri problemi relativi al lavoro di squadra. Ciò richiede che ciascun giocatore riconosca le anomalie negli altri giocatori, valuti la situazione, ripianifichi la strategia in modo dinamico e generi un nuovo piano di lavoro di squadra.

Un gruppo dell'Istituto giapponese di ricerca chimica e fisica ha sviluppato un sofisticato meccanismo a ruote che consente al robot di muoversi rapidamente in qualsiasi direzione. Il meccanismo a ruote onnidirezionale consiste di quattro ruote che possono essere sollevate in modo indipendente, sicché la combinazione delle ruote a terra può imprimere impulso al robot nella direzione desiderata. Nella RoboCup 1997 il Royal Melboume Institute of Technology ha messo in campo una squadra di robot onnidirezionali che si muovevano su due sfere guidate da una coppia di alberi disposti ortogonalmente. Secondo la differenza di rotazione degli alberi, le sfere possono ruotare in qualsiasi direzione senza far ruotare su se stesso il robot.

Per la categoria piccoli robot, due ingegneri giapponesi hanno sviluppato robot molto sofisticati e compatti, dotati di un sistema di guida onnidirezionale a quattro ruote motrici asincrone, in grado di cambiare direzione in modo indipendente. Questa categoria reca anche a bordo due videocamere e un sistema di elaborazione della visione: il tutto su robot di 5 centimetri per 10, che se la sono cavata assai bene nella RoboCup 1998.

Architetture di agenti

L'architettura di agenti, che è un quadro per organizzare la selezione di percezione e azione di ciascun giocatore, è il fondamento dell'intero sistema. In passato gran parte dei sistemi di intelligenza artificiale era progettata per un singolo compito. I giocatori della RoboCup devono essere in grado di eseguire molti compiti secondari, come tirare, dribblare, passare, colpire di testa, compiti che spesso implicano un comportamento collettivo, per evitare l'intervento degli avversari.

Ci sono due modi di costruire un giocatore per la RoboCup. Progettare ciascun componente specializzato per un singolo comportamento e assemblare poi le parti; oppure progettare uno o due componenti in grado di svolgere compiti secondari multipli. La progettazione di agenti con compiti multipli è uno dei problemi aperti della ricerca.

Inoltre c'è il problema del combinare l'approccio reattivo e l'approccio deliberativo. Per reagire rapidamente rispetto al pallone e muoversi lungo il campo, un qualsiasi approccio reattivo può essere efficace. D'altra parte un approccio deliberativo - basato su pianificazione e ragionamento - può essere troppo lento per far fronte a un ambiente che cambia in modo dinamico. L'architettura di agenti per i giocatori della RoboCup deve risolvere il problema di combinare questi approcci.

Muscoli artificiali

I robot che giocano a calcio devono essere capaci di correre e saltare. E impossibile che gli attuali sistemi a motore mettano un robot in condizione di eseguire queste azioni. Deve essere sviluppato un sistema di movimento drasticamente differente, che potremmo chiamare "muscolatura artificiale".

La RoboCup-Rescue

L'ampiezza delle tecnologie coinvolte e le caratteristiche di un obiettivo complesso come il gioco del calcio possono far prevedere diverse applicazioni future socialmente ed economicamente significative, come sistemi intelligenti per la gestione del traffico, robot da soccorso, robot da casa e da ufficio, per l'assistenza ai disabili, per missioni pericolose. Per facilitare il trasferimento della tecnologia dal campo di calcio alle applicazioni reali, così come per mettere a punto caratteristiche complementari che il calcio non prevede, stiamo facendo partire un dominio secondario della RoboCup: abbiamo scelto la ricerca e il soccorso in disastri di grandi proporzioni.

Devono essere rapidamente determinate strategie di dispiegamento globali, che vanno modificate al mutare delle informazioni. La logistica è la questione dominante in questo contesto, a differenza del gioco del calcio.

Dopo aver dispiegato sul campo squadre di robot, è molto probabile che alcuni di essi si danneggino, e quindi occorrerà rivedere la strategia di tutto il gruppo in tempo reale. I robot, inoltre, devono lavorare in squadra per individuare e salvare i superstiti. Sensori multipli - come videocamere a CCD e all'infrarosso, sonar e microfoni - saranno usati da diversi tipi di robot e da esseri umani sul sito per scoprire il più rapidamente possibile le vittime del disastro e salvare i superstiti. Ciò richiede alti livelli di lavoro di squadra. La RoboCup-Rescue, perciò, sarà suddivisa in due aree: la simulazione di strategie di soccorso per disastri su grande scala e lo studio di robot che sappiano lavorare in squadra con altri robot e con esseri umani per la ricerca e il salvataggio delle vittime sotto le macerie in un luogo specifico. La RoboCup-Rescue per robot reali sarà inizialmente focalizzata sulla ricerca di superstiti. Supponendo che questi si trovino sotto le macerie, una squadra di robot dovrà trovare la vittima nel minor tempo possibile.

L'obiettivo educativo

La natura onnicomprensiva della RoboCup la rende il terreno ideale per corsi di robotica e intelligenza artificiale orientati al progetto. Si sta inoltre mettendo a punto un'infra-struttura educativa che prende il nome di RoboCup Jr., che riflette le esigenze delle istituzioni deputate all'istruzione. La RoboCup Jr. userà robot meno costosi, e saranno stabiliti obiettivi più semplici di quelli di alto livello imposti per la RoboCup vera e propria.

La RoboCup offre terreno fertile per l'intelligenza artificiale, la robotica e i campi di ricerca a esse correlati. La RoboCup è un sogno e una sfida.

Informazioni generali su RoboCup si trovano al sito: http://www.robocup.org