Innovazione nella Robotica Assistenziale in Giappone
A Tokyo, un robot umanoide innovativo, chiamato AIREC (Robot per Abbraccio e Cura guidato dall’IA), è attualmente in fase di sperimentazione come assistente per la crescente popolazione anziana del Giappone. Questo dispositivo ha dimostrato la sua efficacia nell’assistere gli anziani, eseguendo operazioni delicate come il rotolamento di un paziente su un lato. Questa manovra è fondamentale per il cambio dei pannolini e per prevenire la formazione di piaghe da decubito, un problema comune tra le persone con mobilità ridotta. Sviluppato per affrontare la carenza di operatori nel settore della cura degli anziani, l’AIREC, che pesa 150 chilogrammi, rappresenta un passo significativo verso il futuro della robotica assistenziale. Secondo Shigeki Sugano, professore dell’Università Waseda e leader del progetto AIREC, sarà indispensabile integrare i robot nella cura medica e nell’assistenza quotidiana.
Iniziative della Cina per l’Assistenza agli Anziani
Parallelamente, a gennaio, la Cina ha annunciato piani ambiziosi per integrare robot umanoidi e intelligenza artificiale nel settore dell’assistenza agli anziani. Queste iniziative sono state delineate in nuove linee guida emesse dal Consiglio di Stato, mirate a fronteggiare le sfide demografiche del paese. Con l’invecchiamento della popolazione e il calo delle nascite, la domanda di servizi di assistenza è in costante aumento. I robot umanoidi stanno diventando sempre più oggetto di studio per ruoli di supporto nella cura palliativa. La transizione demografica ha comportato una diminuzione del numero di infermieri disponibili, evidenziando l’urgenza di soluzioni automatizzate in grado di svolgere compiti in modo efficace e sicuro.
Ostacoli Tecnologici nell’Integrazione della Robotica
Tuttavia, nonostante la crescente necessità, i ricercatori dell’Università Waseda avvertono che l’integrazione della robotica nella cura degli anziani è ancora limitata. Ciò è dovuto a diversi ostacoli tecnologici che devono essere superati prima di poter implementare questi sistemi su larga scala. I robot domestici multifunzionali, alimentati da intelligenza artificiale e reti neurali profonde (DNN), stanno attirando l’attenzione degli esperti. A differenza dei robot industriali, che operano con movimenti predefiniti, i robot per la cura devono essere in grado di adattare i loro movimenti a una varietà di situazioni impreviste. La DNN gioca un ruolo cruciale nel migliorare la percezione e la pianificazione del movimento, rendendo i robot più reattivi e versatili.
Adattabilità del Movimento nei Robot di Assistenza
L’adattabilità del movimento è un aspetto fondamentale per i robot di assistenza. I ricercatori sottolineano che, sebbene studi precedenti abbiano dimostrato come la DNN possa dirigere braccia robotiche in compiti specifici, fornire assistenza richiede un controllo della forza molto più sofisticato. I robot devono essere in grado di determinare quando e come applicare la forza, garantendo un trattamento sicuro ed efficiente. Un studio condotto nel 2024 da un team dell’Università Waseda ha proposto un’architettura basata sull’apprendimento profondo per un robot umanoide capace di regolare dinamicamente la rigidità delle articolazioni.
Controllo dell’Impedenza e Innovazioni Tecnologiche
Questo approccio innovativo si basa su un insegnamento diretto che utilizza il controllo dell’impedenza, permettendo al robot di applicare la forza necessaria senza esercitare pressioni indesiderate su aree non intenzionate. Inoltre, il robot è in grado di passare autonomamente tra diversi regimi di forza di interazione, grazie a un sistema di attenzione che monitora gli stati delle articolazioni. Il robot umanoide Torobo, sviluppato da Tokyo Robotics Inc., funge da piattaforma di test per queste tecnologie. Questo dispositivo, progettato per la ricerca, è dotato di sensori somatosensoriali e ottici, un sistema di controllo avanzato e una modalità di conformità che consente di regolare la rigidità delle articolazioni.
Architettura EIPL e Previsione dei Movimenti
L’istruzione diretta è facilitata da un dispositivo di motion capture, che sincronizza i movimenti delle braccia del robot con quelli dell’operatore. Durante le operazioni di assistenza, il controllo dell’impedenza assicura che venga applicata la forza appropriata, consentendo un’esecuzione del movimento fluida e flessibile. L’architettura EIPL, basata su un modello di apprendimento profondo, è progettata per prevedere eventi futuri, riducendo così gli errori. Un autoencoder convoluzionale elabora l’input visivo fornito da una telecamera RGB, estraendo punti di attenzione spaziale significativi.
Prospettive Future per la Robotica Assistenziale
Secondo i ricercatori, la Rete a Nucleo Selettivo (SKNet) viene utilizzata per focalizzarsi sugli angoli e sulla coppia di torques delle articolazioni, regolando dinamicamente l’importanza delle caratteristiche. Questo modello è in grado di prevedere i movimenti delle articolazioni, inviando comandi al controllore di impedenza e garantendo movimenti di assistenza precisi e adattivi. Attualmente in fase di test, il team prevede che l’AIREC sarà pronto per l’uso nella cura infermieristica o in strutture mediche entro il 2030. Il costo iniziale del robot è stimato in almeno ¥10 milioni, equivalenti a circa 67.000 dollari.
