Robot innovativo per la selezione dei rifiuti con AI

I Rifiuti di plastica nei fiumi sono un problema enorme. Ogni anno, milioni di tonnellate di plastica finiscono negli oceani, soprattutto a causa di alcuni fiumi grandi. Per affrontare questa questione, stiamo lavorando a un progetto chiamato Autonomous River Cleanup (ARC) che è partito nel 2019. L'obiettivo principale di questo progetto è usare Robot per rimuovere plastica e altri rifiuti dai fiumi senza danneggiare le piante e gli animali che ci vivono.

Attualmente, stiamo migliorando una stazione di smistamento con un singolo braccio robotico aggiungendo più bracci robotici. La sfida qui è capire come più robot possano lavorare insieme per rimuovere i rifiuti in modo efficiente da un nastro trasportatore in movimento. Abbiamo sviluppato una nuova strategia usando il Reinforcement Learning, che è un tipo di intelligenza artificiale che aiuta i robot a imparare a fare compiti provando diverse azioni e osservando i risultati.

#Cos'è il Reinforcement Learning?

Il Reinforcement Learning (RL) è un modo per le macchine di imparare dall'esperienza. Proprio come le persone imparano dai feedback, il RL consente ai robot di imparare dai risultati delle loro azioni. Nel nostro caso, ogni braccio robotico è trattato come un agente. Quando lavorano insieme, devono decidere quale pezzo di rifiuto sollevare per primo. L'idea è di addestrare questi agenti in un ambiente simulato.

L'apprendimento avviene attraverso numerosi tentativi. I robot migliorano nel loro compito man mano che praticano. Più fanno i loro compiti di prendi-e-metti, più diventano intelligenti nel scegliere i modi migliori per lavorare insieme in modo efficiente.

#Sfide della Rimozione dei Rifiuti

Mentre i robot lavorano per rimuovere i rifiuti, affrontano diverse sfide. Devono ignorare la biomassa come le piante mentre si concentrano nel raccogliere la spazzatura. Con più robot coinvolti, è fondamentale assegnare le attività in modo efficace affinché non si scontrino tra loro o perdano dei rifiuti.

Raggiungiamo questo obiettivo trattando il problema dello smistamento dei rifiuti come una situazione di gioco. In questo modo, ogni agente robotico apprende come decidere quale rifiuto raccogliere in base alla sua posizione sul nastro trasportatore.

#Lavori Correlati

Negli ultimi anni, molti studi si sono concentrati sul migliorare come i robot lavorano insieme in compiti simili allo smistamento dei rifiuti. Tradizionalmente, un solo braccio robotico può smistare i rifiuti, ma avere un team coordinato di robot potrebbe aumentare notevolmente la velocità e l'efficienza del processo.

Alcuni studi precedenti hanno utilizzato algoritmi genetici per ottimizzare il comportamento dei robot, mentre altri si sono concentrati sulla coordinazione di robot mobili per compiti di produzione. Questi metodi hanno i loro punti di forza, ma spesso faticano quando si tratta di collaborazione flessibile tra robot. Così, abbiamo deciso di migliorare questo utilizzando il RL.

#Coordinazione Tradizionale Multi-Robot

In passato, gli approcci alla coordinazione dei robot di solito si concentravano su un grande obiettivo per l'intero sistema. Anche se questi metodi possono funzionare bene in determinate situazioni, spesso trascurano come ogni singolo robot possa contribuire al compito complessivo. Questo è un aspetto cruciale perché concentrarsi solo su un obiettivo può portare a inefficienze.

Invece di trattare ogni robot come parte di un tutto, consideriamo i loro compiti unici e come possono lavorare insieme. Questo può portare a azioni più ottimizzate poiché i robot possono usare al meglio le loro abilità. Inoltre, molti robot possono condividere informazioni tra loro per migliorare le loro prestazioni complessive.

#Coordinazione Multi-Robot Basata sull'Apprendimento

Il Reinforcement Learning è cresciuto in popolarità perché aiuta i robot a imparare nuovi comportamenti in modo efficace. Questo ha suscitato interesse nell'applicare il RL a più robot che lavorano insieme.

Nel nostro progetto, utilizziamo un approccio RL specifico chiamato Proximal Policy Optimization (PPO). Questo metodo consente ai robot di apprendere migliori strategie attraverso la pratica, rendendoli così più efficienti nei loro compiti di rimozione dei rifiuti.

#Formulazione del Problema e Assunzioni

Quando parliamo di strategie di raccolta, dobbiamo tenere a mente alcuni requisiti:

• I metodi dovrebbero funzionare per due o più robot.
• L'obiettivo principale è rimuovere il maggior numero possibile di rifiuti.
• Le soluzioni devono essere adattabili a vari schemi di rifiuti sul nastro trasportatore.

Per creare un ambiente di lavoro, abbiamo fatto alcune assunzioni. Consideriamo che:

• Tutti i robot sono identici e possono lavorare fianco a fianco.
• Ogni robot ha il proprio spazio per operare in sicurezza.
• I robot hanno punti di rilascio specifici per i rifiuti che raccolgono.
• Ogni robot conosce l'intero stato del sistema nel momento della decisione.
• Il nastro trasportatore si muove senza problemi senza scivolare rifiuti.

#Modellazione dei Pattern

Per valutare i nostri metodi in modo efficace, abbiamo bisogno di diverse distribuzioni di oggetti di rifiuto. Poiché non abbiamo sempre accesso a dati reali, generiamo schemi casuali per simulare come i rifiuti appaiono sul nastro trasportatore.

Vengono generate due principali tipologie di schemi di rifiuti:

1. Distribuzioni disperse, che imitano situazioni reali.
2. Layout a griglia, spesso usati nella ricerca per scopi di test.

#Approcci Strategici

Abbiamo esaminato diverse strategie su come ogni robot può comportarsi durante il processo di smistamento. In questo contesto, confrontiamo i metodi tradizionali con il nostro metodo RL.

#Strategia della Teoria dei Giochi Combinatori

Un modo per ottimizzare le prestazioni dei robot è trattare ogni robot come un giocatore in un gioco. Qui, ogni giocatore (robot) segue una serie di regole su come comportarsi durante il processo. L'obiettivo è garantire che insieme, massimizzino l'efficienza complessiva dell'operazione di smistamento dei rifiuti.

Alcune strategie comuni includono:

• First-In-First-Out (FIFO): Il robot raccoglie l'oggetto che è stato più a lungo sul nastro trasportatore.
• Shortest Processing Time (SPT): Il robot raccoglie l'oggetto che richiederà meno tempo per essere elaborato.

Queste strategie individuali creano un framework più ampio per i robot mentre lavorano insieme, trovando una combinazione che produce i migliori risultati.

#Strategia di Reinforcement Learning

Abbiamo sviluppato un approccio RL in cui l'azione di ciascun robot si basa sul prossimo oggetto da raccogliere. L'obiettivo è imparare attraverso la simulazione come i robot possano lavorare efficacemente insieme.

Con il giusto addestramento, i robot dovrebbero essere in grado di prevedere quale sarà la loro prossima migliore azione in base allo stato attuale del sistema. In termini più semplici, imparano cosa fare dopo, rendendo l'intero processo più intelligente e più efficiente.

#Configurazione dell'Ambiente Personalizzato

Per addestrare il nostro modello RL, abbiamo impostato un ambiente personalizzato che simula la stazione di smistamento multi-robot. Questo ambiente riflette scenari reali, permettendoci di sperimentare con diversi parametri come la velocità del nastro trasportatore, il numero di agenti (robot) e le loro posizioni.

Iniziamo questa configurazione decidendo:

• La dimensione del nastro trasportatore.
• Il numero di robot e le loro posizioni.
• Parametri che controllano il comportamento dei robot, come la velocità con cui possono raggiungere e raccogliere rifiuti.

#Azioni, Osservazioni e Ricompense

Mentre i robot operano nel sistema, devono costantemente prendere decisioni. Le azioni di ciascun robot si basano sugli oggetti disponibili sul nastro trasportatore. Le osservazioni provengono dalla capacità del robot di vedere dove si trovano i rifiuti e stimare quanto tempo ci vorrà per elaborarli.

Abbiamo impostato un sistema di ricompense che incoraggia i robot a raccogliere i rifiuti in modo efficace. Ci sono due tipi principali di ricompense:

1. Ricompense specifiche per oggetto: Queste vengono guadagnate quando un robot raccoglie un oggetto, tenendo conto di fattori come dimensioni e riciclabilità.
2. Ricompense di completamento: Queste vengono date una volta che tutti gli oggetti sono stati raccolti o una volta che l'ultimo oggetto ha superato l'area di smistamento.

Questo sistema di ricompense incoraggia i robot a concentrarsi sulla loro efficienza ed efficacia nella rimozione dei rifiuti.

#Processo di Addestramento

Addestriamo il nostro modello RL utilizzando il PPO, che aiuta a mantenere efficienti gli aggiornamenti delle strategie dei robot durante il processo di apprendimento.

L’addestramento richiede diverse iterazioni, aumentando gradualmente la complessità delle disposizioni dei rifiuti affinché i robot possano adattarsi a diversi scenari.

#Confronto degli Approcci

Abbiamo testato sia la strategia combinatoria che il nostro approccio RL in vari setup per vedere quale metodo si comportava meglio. L'obiettivo principale era quanto velocemente e accuratamente i robot potevano raccogliere i rifiuti dal nastro trasportatore.

I risultati hanno mostrato che il nostro approccio RL ha costantemente superato i metodi tradizionali, raggiungendo tassi di raccolta più elevati, specialmente quando c'era molta spazzatura da smistare.

#Il Sistema Reale

Sia l'approccio combinatorio che quello RL sono stati testati su sistemi robotici reali per convalidare la loro efficacia.

Durante le operazioni effettive, i robot lavorano insieme per raccogliere rifiuti mentre si muovono sul nastro trasportatore. Il sistema ha dimostrato di poter smistare efficacemente diversi tipi di rifiuti usando le strategie sviluppate.

#Ottimizzazione della Velocità del Nastro Trasportatore

Un fattore importante da considerare è la velocità del nastro trasportatore. Abbiamo valutato quanto velocemente può correre consentendo comunque ai robot di raccogliere efficacemente tutti gli oggetti di rifiuti. I nostri risultati indicano che l'approccio RL consente una velocità di nastro più elevata, portando a un aumento della produzione.

#Vantaggi dell'Approccio RL

La strategia RL si distingue per la sua capacità di adattarsi e imparare in diverse situazioni. A differenza delle strategie fisse, valuta ogni scenario unico per trovare l'azione più efficace. Questa flessibilità significa che i robot possono affrontare situazioni e condizioni di rifiuti variabili senza essere limitati a una procedura stabilita.

Il lavoro futuro comporterà esaminare come si comporta l'approccio RL con più di due agenti robotici, oltre a esplorare come suddividere le strategie tra i robot individuali mantenendo l'efficienza complessiva.

#Conclusione

Abbiamo sviluppato un metodo innovativo per coordinare più robot per smistare rifiuti utilizzando il Reinforcement Learning. I risultati mostrano che le politiche RL addestrate hanno superato i metodi tradizionali in vari scenari, raggiungendo una maggiore efficienza.

Il progetto evidenzia il valore dell'uso di tecnologie avanzate come il RL nelle applicazioni del mondo reale, specialmente nell'affrontare sfide ambientali come l'inquinamento dei fiumi. Migliorando il modo in cui i robot lavorano insieme, speriamo di avere un impatto significativo nella pulizia dei nostri fiumi e nella protezione degli ecosistemi che sostengono.