Recover Framework: Migliorare la gestione dei compiti dei robot

I robot stanno diventando sempre più comuni nei posti dove interagiscono con gli umani. Però, a volte fanno degli errori mentre completano i compiti. Riuscire a individuare questi errori e capire come rimediare può essere davvero difficile. I metodi tradizionali solitamente dipendono da tantissimi dati o regole rigide. Negli ultimi tempi, alcuni metodi più nuovi hanno iniziato a utilizzare grandi modelli linguistici (LLM) per controllare i passaggi dei compiti e creare nuovi piani. Purtroppo, questi metodi spesso non funzionano in tempo reale e possono essere costosi.

Per affrontare questi problemi, è stato sviluppato un nuovo sistema chiamato Recover. Questo sistema utilizza una combinazione di conoscenze simboliche e LLM per identificare i Fallimenti mentre accadono e decidere immediatamente i passi di Recupero. Una parte chiave di questo sistema è un'ontologia che descrive l'ambiente in cui opera il robot, consentendo al robot di rilevare problemi in base alle informazioni che raccoglie in tempo reale.

#La Sfida dei Fallimenti nei Robot

Quando un robot sta facendo un lavoro, deve non solo pianificare le sue azioni, ma anche reagire ai cambiamenti nel suo ambiente. Se qualcosa va storto, deve capire cosa è successo e come risolverlo in fretta. Questo è particolarmente importante nei contesti in cui i robot lavorano a fianco delle persone, poiché l'affidabilità e la sicurezza sono fondamentali.

La maggior parte dei robot utilizza metodi basati su modelli o basati su politiche per prendere decisioni. Gli approcci basati su modelli richiedono spesso che il robot pianifichi in base alla sua attuale conoscenza dell'ambiente. D'altra parte, i metodi basati su politiche usano regole per determinare le azioni a seconda dello stato attuale.

Il sistema Recover combina entrambi gli approcci. Usa un'ontologia e regole per dare al robot un quadro chiaro del suo ambiente. Questo aiuta il robot a prendere decisioni migliori, specialmente quando non ha abbastanza dati da cui attingere.

#Il Sistema Recover

Recover è un framework che combina conoscenza simbolica con le capacità dei grandi modelli linguistici per rilevare e recuperare dai fallimenti durante l'esecuzione dei compiti. Utilizzando un'ontologia, il robot può comprendere meglio l'ambiente e impiegare regole logiche per analizzare cosa è andato storto durante un'azione.

Quando il robot esegue un compito, segue prima una sequenza di passaggi. Dopo ogni azione, verifica l'ambiente per vedere se l'azione ha avuto successo o se ha incontrato un problema. Se viene identificato un problema, Recover utilizza le informazioni nella sua ontologia per capire una strategia di recupero.

#Come Funziona Recover

Il sistema Recover inizia con un piano di lavoro e un'ontologia che descrive l'ambiente. L'ontologia include dettagli su tutti gli oggetti, le azioni e le relazioni all'interno di quell'ambiente. Mentre il robot esegue i suoi compiti, raccoglie dati su suoni e immagini, che vengono tradotti in un formato strutturato che il sistema può comprendere.

Quando si verifica un fallimento, Recover consulta l'ontologia per recuperare istruzioni su come rimettersi in carreggiata. Un LLM viene poi utilizzato per creare un nuovo piano basato sulla situazione attuale. Questo consente al robot di adattare la sua strategia senza dover ricominciare il compito da capo, risparmiando tempo e risorse.

#Ontologie in Recover

Un'ontologia è un framework strutturato che organizza le informazioni su un dominio specifico, che in questo caso è un ambiente cucina. Il sistema Recover presenta un'ontologia chiamata OntoThor, che include dettagli come:

• Azioni: Descrizioni di come il robot interagisce con gli oggetti.
• Agenti: Informazioni su umani e robot presenti nell'ambiente, comprese le loro preferenze.
• Oggetti Fisici: Classificazione degli oggetti da cucina come cibo e utensili, che aiuta il robot a capire i loro ruoli.
• Proprietà Fisiche: Attributi degli oggetti come essere fragile o riempibile.
• Suoni: Categorizzazione dei suoni emessi durante le azioni, come i suoni degli elettrodomestici.
• Relazioni Spaziali: Definizioni di come gli oggetti sono posizionati l'uno rispetto all'altro.
• Stato: La condizione attuale degli oggetti in un dato momento.
• Posizione: Classificazione delle diverse aree nella cucina.

Ogni volta che il robot interagisce con un oggetto, aggiorna l'ontologia con dettagli su quell'oggetto e qualsiasi evento risultante. Questo consente al robot di mantenere un registro completo delle sue azioni e dell'ambiente.

#Identificare i Fallimenti

L'ontologia aiuta anche a identificare vari tipi di fallimenti. Questi includono:

• Errori dell'agente: Errori commessi dal robot, come far cadere un oggetto.
• Errori ambientali: Problemi legati all'ambiente, come percorsi bloccati o oggetti sporchi.
• Errori di Pianificazione: Errori derivanti da passaggi mancanti o errati nel piano di lavoro.
• Violazioni delle preferenze: Fallimenti che si verificano quando non vengono rispettate le restrizioni dietetiche o le preferenze di un umano.
• Errori di sicurezza: Situazioni che pongono rischi per gli umani, come vetri rotti che possono causare infortuni.

Il framework si basa su un insieme di regole predefinite per rilevare i fallimenti confrontando l'esito atteso di ciascuna azione con ciò che accade realmente.

#Testare il Sistema Recover

Per valutare quanto bene funzioni Recover, sono stati testati vari compiti in un ambiente cucina simulato. Sono stati creati un totale di 12 diversi compiti, ciascuno progettato per mettere alla prova il sistema in modi diversi. I compiti sono stati divisi in categorie semplici e complesse in base al numero di passaggi necessari per completarli.

#Risultati dei Test

1. Tasso di Successo: La capacità del verificatore di sotto-obiettivi basato su regole di identificare i fallimenti è stata perfetta, raggiungendo un tasso di rilevamento del 100%.
2. Piani di Recupero: Il modulo di ripianificazione basato su LLM ha generato con successo nuovi piani in circa il 90% degli scenari di fallimento testati, il che significa che spesso riusciva a capire come risolvere il problema senza dover riavviare il compito.
3. Problemi di Sicurezza: Il sistema è riuscito a identificare correttamente i fallimenti legati alla sicurezza in oltre il 90% dei casi.
4. Confronto con Altri Approcci: Rispetto a un metodo tradizionale basato su LLM, Recover ha dimostrato prestazioni significativamente migliori sia nell'identificare che nel correggere i fallimenti, dimostrando il valore dell'integrazione della conoscenza simbolica.

#Costo-Efficacia

Un altro importante vantaggio del sistema Recover è la sua costo-efficacia. I metodi tradizionali che si basano su ampi dati e pianificazione offline richiedono più risorse, sia computazionali che finanziarie. La rapida individuazione dei fallimenti e la capacità di creare piani di recupero in tempo reale portano a costi inferiori per l'esecuzione complessiva dei compiti.

#Direzioni Future

Il team dietro Recover prevede di migliorare ulteriormente il sistema includendo situazioni più complesse che coinvolgono l'interazione umana. Questo potrebbe comportare lo studio di come i robot possono rispondere meglio ai cambiamenti quando sono presenti le persone, o come la conoscenza specializzata può migliorare le strategie di recupero.

Inoltre, miglioramenti in come il sistema utilizza gli LLM insieme alle ontologie potrebbero portare a capacità di ragionamento e pianificazione ancora migliori. Migliori prompt e metodi di comunicazione probabilmente aumenteranno il successo e l'adattabilità complessiva dei robot in ambienti dinamici.

#Conclusione

Il framework Recover segna un significativo avanzamento nel campo della robotica, specialmente nel modo in cui i robot possono gestire i fallimenti durante i compiti. Unendo conoscenza simbolica con la flessibilità dei grandi modelli linguistici, Recover porta un nuovo approccio alla risoluzione dei problemi in tempo reale nei sistemi robotici.

Man mano che i robot diventano sempre più integrati nella vita quotidiana, la capacità di rilevare e recuperare dai fallimenti in modo efficiente sarà cruciale per garantire sicurezza e affidabilità. Lo sviluppo continuo di questo sistema apre la porta a applicazioni ancora più avanzate in futuro.