Lasciami dipingere il quadro. Diciamo che vuoi un umanoide per cucinare una cena deliziosa mentre tu sei seduto sul divano a guardare Netflix. Come funzionerebbe a livello tecnico, dato che l'umanoide richiede diversi cervelli per preparare la tua cena? L'intelligenza del robot non è monolitica, ma è un team di moduli AI che combinano una lenta deliberazione con riflessi rapidi (design Sistema 2 + Sistema 1). Il suo modello di visione-linguaggio-azione (VLA) divide la cognizione in un modulo di ragionamento e una politica di controllo reattivo. Poiché il robot funziona su un'architettura cognitiva multi-cervello, attiverebbe un operatore "chef" dedicato per gestire la tua richiesta, come esaminare la cucina con le sue telecamere, cercare una ricetta e poi dirigere i suoi arti per iniziare a tagliare le verdure. Questi cervelli possono essere suddivisi nei seguenti operatori. Cervello #1: Per cucinare una cena deliziosa, hai bisogno di un pianificatore esecutivo. Interpreta il tuo comando ("prepara la cena") per determinare l'obiettivo (fare la pasta). Utilizzando la comprensione del linguaggio naturale, decide quali sotto-compiti sono necessari (trovare ingredienti, cucinare la pasta, apparecchiare la tavola, ecc.) e quali altri cervelli dovrebbero gestire ciascuno. Coordina il sistema multi-agente: attivando moduli specializzati per visione, conoscenza e movimento. Questo cervello deliberativo (sistema 2) prende decisioni di alto livello, delinea l'approccio e assegna responsabilità prima che inizino i movimenti fisici. Cervello #2: Ora che hai la ricetta, avrai bisogno di occhi robotici e consapevolezza spaziale. Elabora i feed delle telecamere per identificare ingredienti, strumenti e le loro posizioni in cucina. Utilizzando una visione artificiale avanzata, vede il tagliere, le verdure nel frigorifero, il coltello sul piano di lavoro, ecc. Costruisce una mappa 3D dell'ambiente e tiene traccia degli oggetti rilevanti (come dove si trovano il sale o le pentole). Questo cervello percettivo (Sistema 2) funziona più lentamente dei riflessi, ma fornisce un contesto accurato della scena per la pianificazione. Riconoscendo tutti i pezzi coinvolti, educa il robot nel mondo reale. Cervello #3: Questo cervello funge da base di conoscenza e memoria del robot (Sistema 2). Recupera e analizza le informazioni necessarie per il compito, in questo caso, una ricetta adatta e istruzioni di cottura. Potrebbe interrogare un ricettario online o il suo database interno per una ricetta di pasta, quindi interpretare i passaggi (far bollire l'acqua, tritare l'aglio, ecc.). Richiama fatti sulla cucina (come dove sono conservate le spezie) e esperienze di cottura passate. Fondamentalmente, fornisce comprensione semantica e conoscenza del mondo. Poi calcola istruzioni astratte (caramellare le cipolle) in parametri concreti (temperatura, tempi) che il robot può eseguire, assicurandosi che il piano sia in linea con le tue preferenze. Cervello #4: Con l'obiettivo e l'ambiente chiariti, abbiamo elaborato un piano dettagliato. Scompone l'obiettivo di alto livello in azioni ordinate e passaggi condizionali. Pianifica i compiti (a volte in parallelo, come preriscaldare il forno mentre si tagliano le verdure) e stabilisce traguardi (acqua bollita, salsa pronta). Tiene anche traccia dei progressi e può ripianificare al volo se qualcosa cambia (ad esempio, se un ingrediente è mancante). Poi passa questa sequenza di azioni ai cervelli di livello movimento per l'esecuzione. Un altro cervello del Sistema 2. Cervello #5: È tempo di passare dall'architettura del Sistema 2 al Sistema 1, traducendo il piano in movimenti robotici concreti. Per ogni azione (come "camminare verso il frigorifero" o "tagliare le carote"), genera traiettorie applicabili per il corpo e gli arti del robot. Questo modulo gestisce la pianificazione del percorso e la cinematica inversa, calcolando i percorsi e gli angoli delle articolazioni affinché il robot si muova senza collisioni. Di solito applica politiche motorie apprese (come una politica di diffusione trasformativa) per produrre movimenti fluidi per compiti complessi. Se il Cervello 4 dice di recuperare una pentola dal frigorifero, il Cervello 5 capisce come portare il robot lì e come afferrare la pentola. Dove coordina più arti quando necessario (usando entrambe le mani per sollevare una pentola pesante, ad esempio). L'intento di alto livello si traduce in una convergenza di hardware e software in movimento. Cervello #6: Una volta impostato un piano di movimento, è tempo di eseguire. Questo cervello di controllo di basso livello del Sistema 1 guida gli attuatori del robot (motori e articolazioni). Legge continuamente i sensori (angoli delle articolazioni, forza, equilibrio) e invia segnali di controllo per seguire la traiettoria. Utilizzando loop di controllo (controllori PID, controllo predittivo del modello, ecc.) per mantenere la precisione, se il robot inizia a inclinarsi o un coltello devia dal percorso, corregge istantaneamente. Questi sono i riflessi e le abilità motorie fini che operano a velocità millisecondo. Mentre il robot affetta una carota, il Cervello 6 modula la forza e regola l'angolo della lama per ottenere fette uniformi senza scivolare. È come la "memoria muscolare" subconscia del sistema, gestendo automaticamente i dettagli di basso livello. Cervello #7: L'ultimo pezzo si concentra sul miglioramento continuo. Durante e dopo la preparazione della cena, analizza le prestazioni. Ha rovesciato qualcosa? È stato troppo lento a mescolare? Questo modulo utilizza l'apprendimento per rinforzo e la calibrazione automatica per aggiornare i modelli del robot nel tempo. Le competenze fondamentali del robot sono state inizialmente addestrate su enormi dimostrazioni umane e prove ed errori, ma è necessario affinare continuamente queste competenze. Se scopre una tecnica di taglio più efficiente o una presa migliore per la spatola, aggiorna la sua politica affinché la prossima cena vada ancora più liscia. Questo cervello adattivo consente all'umanoide di diventare più abile con l'esperienza. Codec: Operatori in Azione Come si intrecciano le architetture di Codec con questi cervelli? Ogni "cervello" funziona come un modulo Operatore separato nel sistema AI del robot. L'orchestrazione di Fabric di Codec fornisce a ciascun operatore il proprio ambiente sicuro e isolato. Significa che il modulo di visione, il modulo linguistico/logico, il modulo di pianificazione, ecc., funzionano tutti in isolamento ma comunicano attraverso interfacce definite. Se un modulo si blocca o ha errori, non farà crollare l'intero robot, gli altri continueranno a funzionare in sicurezza. Questo design modulare rende anche facile aggiornare o sostituire un cervello senza influenzare il resto e aggiungere nuovi operatori specializzati secondo necessità. Questo approccio degli operatori supporta direttamente il framework multi-cervello. Quando richiedi la cena, il cervello esecutivo del robot (Cervello 1) può attivare un operatore "chef" dedicato a quel compito, mentre altri operatori gestiscono la percezione e il controllo in parallelo. Ogni operatore ha accesso solo alle risorse di cui ha bisogno (ad esempio, l'agente della ricetta potrebbe avere accesso a Internet per recuperare istruzioni, mentre l'agente di controllo interagisce solo con l'hardware), il che migliora la sicurezza. Il design modulare e isolato di Codec è la colla che tiene insieme tutte queste abilità diverse che lavorano insieme, simile ai microservizi nel software, consentendo all'umanoide di gestire in modo affidabile compiti complessi come cucinare la cena da zero. Ecco perché $CODEC sarà l'infrastruttura principale per la Robotica.