Sunday Robotics ha annunciato ACT-2, nuovo modello di intelligenza artificiale per il robot domestico su ruote Memo, puntando su un tema centrale per il settore: far funzionare un robot anche in case mai viste prima senza doverlo riaddestrare ogni volta.
L’azienda sostiene che, in ambienti domestici sconosciuti e con capi d’abbigliamento non usati nel training specifico, Memo abbia superato il 99% di successo nel piegare i vestiti. Un risultato che, se confermato su scala più ampia, renderebbe il progetto uno dei più interessanti nella corsa ai robot per la casa.
ACT-2 punta sulla generalizzazione, vero nodo dei robot domestici
Il punto chiave di ACT-2 è la capacità di trasferire quanto appreso in un ambiente verso contesti nuovi, riducendo la necessità di addestrare il robot per ogni singola abitazione. È proprio questo il limite che finora ha frenato molti progetti: prestazioni convincenti in laboratorio, ma risultati meno affidabili appena cambiano stanza, oggetti o abitudini domestiche.
Sunday Robotics applicherà ACT-2 al proprio robot Memo, una piattaforma mobile pensata per le faccende di casa. La piegatura dei vestiti è il primo obiettivo dichiarato come sufficientemente stabile, mentre altre attività domestiche restano ancora in fase di miglioramento.
- Memo è un robot domestico su ruote sviluppato da Sunday Robotics.
- La metrica più forte comunicata dall’azienda è oltre 99% di successo nel piegare vestiti in case sconosciute.
- Il test include capi non addestrati in modo specifico, quindi non solo oggetti già visti dal sistema.
- L’azienda considera la piegatura dei vestiti il primo traguardo di affidabilità realmente raggiunto.
Come viene addestrato Memo e perché il metodo conta
Sunday Robotics adotta un training in due fasi. Nella prima il robot apprende i movimenti di base attraverso dimostrazioni umane raccolte con un guanto sensorizzato proprietario. La struttura del guanto e la disposizione dei sensori sono molto vicine a quelle del manipolatore di Memo, così da trasferire i movimenti con maggiore precisione.
Nella seconda fase entra in gioco una piattaforma interna di test robotico, dove il sistema prova in autonomia nuovi compiti, corregge gli errori e migliora rapidamente l’esecuzione in pochi minuti. Questo approccio serve a rendere più stabile il passaggio dal laboratorio alle abitazioni reali.
- Prima fase: apprendimento da dimostrazioni umane tramite guanto con sensori.
- Costo di produzione del guanto: circa 200 dollari, pari a circa 185 euro.
- Seconda fase: pratica autonoma su una piattaforma interna con correzione continua degli errori.
- Negli ultimi mesi ACT-2 è stato testato in case di dipendenti e in alloggi Airbnb.
Beta in autunno, nuova metrica Solve e primi confronti di prezzo nel settore
Sunday Robotics avvierà un programma Beta in autunno, portando Memo in alcune abitazioni, anche se il numero preciso di famiglie coinvolte non è stato indicato. L’azienda prevede un funzionamento principalmente autonomo, con supporto remoto solo quando serve, ma sottolinea che queste sessioni non verranno usate per raccogliere dati domestici destinati all’addestramento del modello.
Accanto al prodotto, la società ha presentato anche Solve, una proposta di standard per valutare i robot in modo più comparabile. L’idea è indicare con chiarezza quali task vengono completati, in quali ambienti avvengono i test e quanta assistenza o riaddestramento servono dopo il passaggio a un nuovo contesto.
- Beta test previsto in autunno.
- Funzionamento pensato come principalmente autonomo, con supporto remoto solo nei casi necessari.
- Sunday Robotics dichiara di non usare il supporto remoto per raccogliere dati domestici utili al training.
- Nel mercato si muovono anche Isaac 1 di Weave Robotics a 7.999 dollari circa 7.350 euro e NEO di 1X a circa 20.000 dollari circa 18.400 euro.
