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sprovvisti di ogni strumentazione utile. Dal momento che tutta la strumentazione si trovava a bordo del rover, fu indispensabile intensificare gli sforzi verso un livello più alto di autonomia di quest’ultimo: questa volta infatti, tutta la responsabilità del successo scientifico della missione dipendeva dalle reali capacità della macchina sia di gestire in maniera intelligente tutta la strumentazione di bordo, sia di saper navigare in maniera robusta verso le destinazioni assegnate. Le due precedenti capacità erano strettamente collegate: sarebbe stato infatti inutile saper navigare correttamente verso un oggetto di interesse e fallire nella gestione della strumentazione preposta alla sua analisi; allo stesso modo il saper produrre ed eseguire piani ottimali di gestione delle risorse scientifiche a bordo, senza un’altrettanto efficace capacità di movimento. Entrambe le sonde si sono comportate egregiamente sin dall’inizio della missione a loro affidata.Anche la loro longevità ha oltrepassato qualsiasi previsione: a dicembre del 2006, dopo tre anni di servizio ininterrotto, la NASA decise di prolungare la durata delle missioni relative alle osservazioni scientifiche, trasmettendo nei computer di bordo di entrambi i robot nuovi programmi allo scopo di testare nuove capacità ed aumentare l’autonomia decisionale dei rover. Una delle capacità innovative aggiunte riguarda la possibilità di esaminare le immagini acquisite e riconoscere automaticamente la presenza di alcune caratteristiche particolari (Thinking Spacecraft). Questa abilità è estremamente utile poiché solleva gli scienziati aTerra dal dover setacciare le molte immagini ricevute dal rover ed individuare quelle di particolare interesse (ad esempio, immagini che contengono mulinelli di polvere o nuvole).Adesso, il rover riesce a riconoscere queste caratteristiche e seleziona autonomamente le parti di immagini scientificamente rilevanti scartando le altre. Questo aumenta l’efficienza operativa in quanto il tempo di trasmissione risparmiato viene invece utilizzato per la ricerca scientifica. Un’altra capacità aggiuntiva è la cosiddetta“VisualTargetTracking”, tramite la quale il rover è in grado di riconoscere continuamente una caratteristica del paesaggio nonostante questa cambi continuamente a causa dello spostamento del rover stesso. La macchina aggiorna costantemente il modello della caratteristica di interesse (i.e. una roccia che si ingrandisce all’avvicinarsi del robot, oppure che cambia la sua forma a seconda della direzione di avvicinamento), rendendo la macchina capace ROBOT FRA REALTÀ E FANTASIA di interpretare tale cambiamento come una caratteristica del medesimo oggetto. Un’altra nuova capacità, denominata “Go andTouch”, rende il rover in grado di determinare autonomamente se e dove sia sicuro estendere il braccio robotico verso un oggetto di interesse e permettere il contatto di uno degli strumenti installati sul braccio stesso con l’oggetto. Finora, la squadra di controllo sullaTerra era costretta a ricevere dal rover le immagini dell’oggetto, decidere sulla fattibilità pratica dell’operazione di analisi da parte del robot, e in caso affermativo, segnalare l’OK alla macchina il giorno seguente. Grazie a questa nuova capacità, il rover è invece capace di dirigersi verso l’oggetto e decidere autonomamente se analizzarlo o no, tutto nello stesso giorno, con ovvi vantaggi. Da questa breve descrizione delle principali missioni spaziali finalizzate all’esplorazione della superficie di Marte, si evince come autonomia e proattività abbiano giocato un ruolo sempre più determinante, all’aumentare della complessità delle attività da svolgere. Nell’arco di trenta anni, gli avanzamenti nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale hanno permesso, a partire da un “semplice” lander completamente privo di qualsiasi capacità di spostamento, di progettare veri e propri laboratori scientifici mobili capaci di selezionare e raggiungere direttamente gli obiettivi di interesse e di gestire autonomamente tutti gli strumenti di bordo, compatibilmente con le stringenti limitazioni energetiche. Solo un sensibile incremento delle capacità decisionali autonome ha permesso di poter sfruttare efficientemente le potenzialità dei robot in continua evoluzione, a parità delle condizioni operative al contorno. Questi successi stanno incoraggiando gli scienziati a raccogliere nuove sfide, e molti sforzi si stanno compiendo nell’ambito dell’intelligenza artificiale per proporre soluzioni sempre più all’avanguardia. Nonostante i ragguardevoli risultati raggiunti, è ragionevole supporre che sarà comunque necessario molto tempo prima di vedere realizzata una missione completamente autonoma, per problemi di natura sia tecnologica che finanziaria, nonché a causa della tradizionale prudenza che gli enti finanziatori continuano a manifestare nei confronti delle nuove tecnologie. Andrea Orlandini DIA - Università degli Studi RomaTre Riccardo Rasconi Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione - CNR 58 Iquadernidi
LA PEIS HOME: UN LABORATORIO PER LO SVILUPPO DI AMBIENTI DOMESTICI INTELLIGENTI La PEIS Home: un laboratorio per lo sviluppo di ambienti domestici intelligenti Corre l’anno 2025.Gunilla ha 85 anni ed abita da sola in un piccolo appartamento nella periferia di Stoccolma.Tiene molto alla sua indipendenza, e per questo motivo cinque anni fa suo figlio le ha fatto installare in casa una PEIS-Ecology, una rete di sensori e piccoli robot domestici che hanno reso il suo appartamento una “casa intelligente”. Il sistema la aiuta a ricordare le cose,tiene traccia di oggetti comuni come il telecomando oppure il suo libro preferito, ed automatizza alcune attività che le pongono problemi fisici, come passare l’aspirapolvere. Soprattutto, la casa intelligente fa stare tranquillo suo figlio, che sa di poter contare sull’intervento della casa intelligente nel caso in cui sua madre dovesse avere un malore. La casa intelligente di Gunilla è un esempio futuribile di Ambient Intelligence (AmI), una disciplina nata dall’intersezione di Ubiquitous Computing ed Intelligenza Artificiale. L’obiettivo della ricerca in AmI è di studiare le problematiche legate alla realizzazione di ambienti in cui una moltitudine di componenti elettronici cooperano al fine di produrre servizi di supporto alle attività di esseri umani. In questo articolo viene descritto un nuovo approccio per integrare componenti robotici, sensoristici e software in ambienti intelligenti. L’approccio si basa sul concetto di PEIS-Ecology, una ecologia di sistemi intelligenti situati nell’ambiente (PEIS = Physically Embedded Intelligent System) in cui ciascun componente elementare contribuisce all’implementazione di servizi intelligenti avanzati. L’approccio PEIS-Ecology nasce dall’intuizione di aggiungere la dimensione robotica alla ricetta per realizzare ambienti intelligenti (si veda la figura 10). Il risultato è una metodologia che è stata istanziata nella PEIS Home, un prototipo di “casa intelligente” realizzato in Svezia presso il Center for Applied Autonomous Sensor Systems (AASS) dell’Università di Örebro. Il concetto di PEIS-Ecology parte da due principî generali: primo, che servizi robotici avanzati possano essere realizzati attraverso la comunicazione e la cooperazione di una molteplicità di dispositivi (PEIS) individualmente semplici; secondo, che tali dispositivi possano es- OTTOBRE2008 sere introdotti nell’ambiente o rimossi da esso in maniera modulare, senza che l’utente debba preoccuparsi della loro interconnessione e configurazione. Dal punto di vista dell’utente, questi principî si traducono nella possibilità di aumentare e modificare le capacità della casa intelligente,adattandosi ai propri gusti e bisogni.Per esempio, se Gunilla decidesse di aggiungere un sensore di umidità nel soggiorno, tale sensore verrebbe automaticamente scoperto e usato dal sistema di irrigazione delle piante per migliorare la strategia di irrigazione. La realizzazione tecnica di tale concetto, ed in particolare della PEIS Home, si basa su tre ingredienti: Ogni componente nell’ecologia viene astratto dal concetto uniforme di PEIS. Il termine “robot” assume in quest’ottica un significato estremamente generale: qualsiasi componente che abbia la capacità di computare e di comunicare, e che sia in grado di interagire con l’ambiente tramite sensori e/o attuatori. Un PEIS può essere un oggetto complesso come un robot umanoide, un attuatore che apre e chiude una porta, o addirittura un semplice elettrodomestico come un forno a microonde. Tutti i PEIS nell’ecologia sono interconnessi tramite un modello uniforme di comunicazione.Tale rete consente ai singoli PEIS di scambiarsi informazioni sul proprio stato e sui servizi che ogni PEIS può fornire. Ad esempio, ogni PEIS può interpellare il PEIS “porta automatica” per sapere se la porta è aperta o chiusa, e può altresì richiedere alla porta di aprirsi o chiudersi. Tali elementi di informazione sono rappresentati nella rete come coppie “chiave/contenuto”, o tuple. Una tupla può contenere informazioni di qualsiasi tipo, ad esempio un simbolo che rappresenta lo stato della porta oppure un video stream proveniente da una telecamera di monitoraggio ambientale. I PEIS in una ecologia possono cooperare attraverso un modello uniforme di cooperazione. Il modello si basa sul principio di collegamento funzionale: ogni PEIS può utilizzare le funzionalità offerte da altri PEIS per complementare le proprie. Nell’esempio sopra, l’irrigatore automatico è reso più efficace dalla capacità di misurare il grado di umidità ambientale in aggiunta all’umidità della pianta. 59
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