0:00:01.280,0:00:04.936
Nel mio laboratorio costruiamo [br]robot aerei autonomi

0:00:04.960,0:00:06.840
come quello che vedete volare qui.

0:00:08.720,0:00:12.416
A differenza dei droni [br]attualmente in commercio

0:00:12.440,0:00:15.080
questo robot non ha GPS a bordo.

0:00:16.160,0:00:17.376
Quindi, senza GPS

0:00:17.400,0:00:20.680
è difficile per un robot come questo[br]determinare la propria posizione.

0:00:22.240,0:00:26.976
Questo robot monta sensori,[br]telecamere e scanner a laser

0:00:26.976,0:00:28.672
per analizzare l'ambiente.

0:00:28.720,0:00:31.776
Il robot rileva le caratteristiche [br]topografiche

0:00:31.800,0:00:34.536
e determina di conseguenza la [br]sua posizione,

0:00:34.560,0:00:36.696
utilizzando un metodo di triangolazione.

0:00:36.720,0:00:40.176
Queste caratteristiche vengono usate[br]per costruire una piantina

0:00:40.200,0:00:41.936
come quella che vedete dietro di me.

0:00:41.960,0:00:45.896
La piantina consente al robot[br]di individuare ostacoli

0:00:45.920,0:00:48.640
e navigare senza collisioni.

0:00:49.160,0:00:51.256
Adesso vorrei mostrarvi

0:00:51.280,0:00:54.496
una serie di esperimenti da noi [br]condotti nel nostro laboratorio,

0:00:54.520,0:00:58.000
dove il robot ha potuto coprire[br]distanze maggiori.

0:00:58.400,0:01:03.416
In alto a destra, vedete le immagini[br]rilevate dalla telecamera del robot.

0:01:03.440,0:01:04.656
Nello schermo grande --

0:01:04.680,0:01:07.136
velocizzato per un fattore di 4 --

0:01:07.160,0:01:09.827
vedete la piantina che sta elaborando.

0:01:09.827,0:01:14.112
Questa è una pianta in alta risoluzione[br]del corridoio che circonda il laboratorio.

0:01:14.160,0:01:16.496
Il robot sta per entrare [br]nel nostro laboratorio

0:01:16.520,0:01:19.376
riconoscibile dal macello[br]che vedete in giro.

0:01:19.400,0:01:20.416
(Risate)

0:01:20.440,0:01:22.447
Ma il punto più importante

0:01:22.472,0:01:26.056
è che questi robot possono[br]elaborare piantine

0:01:26.080,0:01:28.576
con una risoluzione di 5 centimetri

0:01:28.600,0:01:32.776
consentendo a chi è fuori dal[br]laboratorio o dall'edificio

0:01:32.800,0:01:36.016
di usare i robot,[br]senza entrare di persona,

0:01:36.040,0:01:39.800
per cercare di capire quello che[br]succede all'interno dell'edificio.

0:01:40.400,0:01:42.640
Ma i robot come questo[br]presentano problemi.

0:01:43.600,0:01:45.800
Il primo è che è piuttosto grosso.

0:01:46.120,0:01:47.800
Il robot è grande e quindi pesante

0:01:48.640,0:01:51.680
e consuma circa 100 Watt per ogni[br]450 grammi di peso.

0:01:52.360,0:01:54.640
Dunque la durata della missione[br]è molto breve.

0:01:56.000,0:01:57.456
Il secondo problema

0:01:57.480,0:02:01.376
è che questi robot hanno sensori [br]di bordo molto costosi --

0:02:01.400,0:02:04.840
uno scanner laser, una telecamera[br]e i processori.

0:02:05.280,0:02:08.320
Questi componenti aumentano[br]i costi del robot.

0:02:09.440,0:02:12.096
Quindi ci siamo posti una domanda:

0:02:12.120,0:02:15.896
quale prodotto possiamo acquistare[br]in un negozio di elettronica

0:02:15.920,0:02:22.200
che costi poco, sia leggero e integri[br]sensori e funzioni di calcolo?

0:02:24.080,0:02:26.736
E abbiamo inventato[br]il telefono volante.

0:02:26.760,0:02:28.696
(Risate)

0:02:28.720,0:02:34.896
Questo robot utilizza uno smartphone[br]Samsung Galaxy acquistabile in negozio,

0:02:34.920,0:02:38.936
a cui basta aggiungere un'applicazione[br]scaricabile dal nostro app store.

0:02:38.960,0:02:43.176
Come vedete questo robot legge [br]delle lettere, "TED" in questo caso,

0:02:43.200,0:02:46.136
rilevando gli angoli[br]della "T" e della "E"

0:02:46.160,0:02:49.640
ed effettuando la triangolazione[br]per volare in modo autonomo.

0:02:50.490,0:02:54.220
Il joystick serve solo ad assicurare che,[br]in caso il robot impazzisce,

0:02:54.220,0:02:55.740
che Giuseppe possa intervenire.

0:02:55.740,0:02:57.080
(Risate)

0:02:58.920,0:03:02.736
Oltre a costruire questi[br]piccoli robot,

0:03:02.760,0:03:07.560
abbiamo sperimentato comportamenti[br]più aggressivi, come vedete qui.

0:03:07.920,0:03:13.216
Questo robot viaggia a[br]due o tre metri al secondo,

0:03:13.240,0:03:16.736
cambiando direzione con[br]beccheggi e rollii aggressivi.

0:03:16.760,0:03:21.016
Il punto centrale è che possiamo[br]avere robot più piccoli e più veloci

0:03:21.040,0:03:24.000
in grado di muoversi in[br]ambienti molto intricati.

0:03:25.120,0:03:30.376
In questo prossimo video,[br]proprio come questo uccello, un'aquila

0:03:31.066,0:03:35.076
che coordina con grazia le sue ali,[br]i suoi occhi e le zampe

0:03:35.076,0:03:37.146
per afferrare la preda in acqua,

0:03:37.440,0:03:39.336
anche il nostro robot sa pescare.

0:03:39.360,0:03:40.856
(Risate)

0:03:40.880,0:03:44.936
In questo caso un panino al formaggio[br]che afferra in volo.

0:03:44.960,0:03:47.360
(Risate)

0:03:47.680,0:03:50.976
Qui vedete il robot viaggiare[br]a circa tre metri al secondo,

0:03:51.000,0:03:56.136
più veloce rispetto al passo d'uomo,[br]coordinando bracci, pinza

0:03:56.160,0:04:00.280
e volo in frazioni di secondo[br]per eseguire questa manovra.

0:04:02.120,0:04:03.336
In un altro esperimento,

0:04:03.360,0:04:06.406
vorrei mostrarvi in che modo[br]il robot adatta il volo

0:04:07.040,0:04:09.416
per controllare il carico sospeso,

0:04:09.440,0:04:13.240
di lunghezza superiore[br]all'altezza della finestra.

0:04:13.680,0:04:15.376
Per eseguire la manovra,

0:04:15.400,0:04:19.096
deve eseguire un beccheggio e[br]aggiustare l'altitudine

0:04:19.120,0:04:21.440
per fare passare il carico.

0:04:26.920,0:04:29.216
Naturalmente vogliamo[br]costruirne di più piccoli,

0:04:29.240,0:04:32.256
ispirandoci soprattutto[br]alle api.

0:04:32.280,0:04:35.536
Osservate le api[br]in queste riprese rallentate,

0:04:35.560,0:04:39.280
sono tanto piccole e[br]l'inerzia è così bassa --

0:04:39.960,0:04:41.136
(Risate)

0:04:41.160,0:04:44.690
che non hanno problemi - per esempio[br]possono rimbalzare sulla mia mano.

0:04:44.690,0:04:47.880
Questo piccolo robot[br]simula il comportamento di un'ape.

0:04:48.490,0:04:50.066
E quanto più è piccolo [br]meglio è

0:04:50.066,0:04:53.376
perché riducendo la dimensione[br]si riduce l'inerzia.

0:04:53.400,0:04:54.936
Minore l'inerzia --

0:04:54.960,0:04:57.816
(Robot che ronza, risate)

0:04:57.840,0:05:00.656
Minore l'inerzia,[br]maggiore la resistenza alle collisioni

0:05:00.680,0:05:02.400
e questo aumenta la robustezza.

0:05:03.800,0:05:06.456
Quindi, costruiamo robot piccoli[br]come queste api

0:05:06.480,0:05:09.856
e questo, in particolare,[br]pesa solo 25 grammi.

0:05:09.880,0:05:12.040
Consuma solo 6 Watt di potenza

0:05:12.440,0:05:14.976
e può viaggiare[br]fino a sei metri al secondo.

0:05:15.000,0:05:17.336
Se normalizzo questo[br]alla sua dimensione,

0:05:17.360,0:05:21.000
è come un Boeing 787 che viaggia[br]10 volte più veloce del suono.

0:05:23.960,0:05:24.710
E --

0:05:24.710,0:05:26.096
(Risate)

0:05:26.100,0:05:28.150
voglio mostrarvi un esempio.

0:05:28.840,0:05:32.120
Questa è probabilmente la prima[br]collisione aerea pianificata

0:05:32.120,0:05:34.120
a 1/20 della velocità normale.

0:05:34.120,0:05:37.028
Questi robot hanno una velocità[br]relativa di 2 metri al secondo

0:05:37.028,0:05:39.482
e questo dimostra[br]il principio fondamentale.

0:05:40.200,0:05:45.170
La gabbia di 2 grammi in fibra di carbonio[br]impedisce solo che le eliche si incastrino

0:05:45.170,0:05:50.490
ma di fatto la collisione viene assorbita[br]e il robot risponde bene all'urto.

0:05:50.490,0:05:53.080
Quindi piccolo significa anche sicuro.

0:05:53.400,0:05:55.410
Nel mio laboratorio, lo sviluppo dei robot

0:05:55.410,0:05:57.110
è iniziato con modelli grandi

0:05:57.110,0:05:59.896
per poi passare a questi[br]robot piccoli.

0:05:59.920,0:06:03.676
E se tracciate un istogramma con[br]il numero di cerotti che abbiamo ordinato

0:06:03.676,0:06:06.036
in passato, sarebbe in netto calo adesso

0:06:06.036,0:06:07.960
perché questi robot sono davvero sicuri.

0:06:08.760,0:06:11.216
Le piccole dimensioni creano [br]qualche svantaggio,

0:06:11.240,0:06:15.320
ma la natura ha trovato modi[br]per compensare.

0:06:15.960,0:06:19.960
Sostanzialmente la soluzione è [br]aggregare in grandi gruppi, o stormi.

0:06:20.320,0:06:24.296
Dunque, nel nostro lab, cerchiamo [br]di creare stormi artificiali di robot.

0:06:24.320,0:06:25.701
E non è affatto semplice

0:06:25.725,0:06:29.045
perché dobbiamo pensare in termini di[br]reti di robot.

0:06:29.360,0:06:30.656
E per ogni robot

0:06:30.680,0:06:36.296
dobbiamo risolvere l'interazione tra[br]rilevazione, comunicazione, calcolo --

0:06:36.320,0:06:41.280
e questa rete diventa pertanto[br]difficile da controllare e gestire.

0:06:42.160,0:06:45.456
La natura ci insegna[br]3 principi organizzativi

0:06:45.480,0:06:48.640
che ci consentono essenzialmente di[br]sviluppare i nostri algoritmi.

0:06:49.640,0:06:54.176
La prima idea è che i robot devono[br]captare i robot circostanti.

0:06:54.200,0:06:57.640
Devono essere in grado di rilevare e[br]comunicare con i robot vicini.

0:06:58.040,0:07:00.696
Questo video illustra l'idea di base.

0:07:00.720,0:07:02.016
Abbiamo quattro robot --

0:07:02.040,0:07:06.280
uno dei robot viene letteralmente[br]dirottato da un operatore umano.

0:07:07.217,0:07:09.456
Ma siccome i robot[br]interagiscono tra loro,

0:07:09.480,0:07:11.136
rilevano la presenza dei vicini

0:07:11.160,0:07:12.456
ed essenzialmente seguono.

0:07:12.480,0:07:17.840
E qui una sola persona è in grado[br]di controllare tutto il gruppo che segue.

0:07:20.000,0:07:25.056
Anche qui, non è perché i robot[br]sanno dove devono andare,

0:07:25.080,0:07:29.400
ma semplicemente perché reagiscono[br]alla posizione dei robot vicini.

0:07:31.720,0:07:35.840
(Risate)

0:07:36.280,0:07:41.520
Il prossimo esperimento illustra[br]il secondo principio organizzativo.

0:07:42.920,0:07:46.720
E questo principio riguarda [br]il concetto di anonimità.

0:07:47.400,0:07:51.696
Qui l'idea chiave è che

0:07:51.720,0:07:55.960
i robot non conoscono[br]l'identità dei robot vicini.

0:07:56.440,0:07:59.056
Gli viene chiesto di formare un cerchio,

0:07:59.080,0:08:02.376
e indipendentemente dal numero [br]di robot introdotti nella formazione,

0:08:02.400,0:08:04.976
o eliminati dalla formazione,

0:08:05.000,0:08:08.136
ogni robot si limita a reagire rispetto[br]a quello accanto.

0:08:08.160,0:08:13.136
Sa che deve formare un cerchio,

0:08:13.160,0:08:14.936
ma collaborando con i vicini

0:08:14.960,0:08:18.680
forma il cerchio[br]senza un coordinamento centrale.

0:08:19.520,0:08:21.936
Ora, se mettiamo insieme queste idee,

0:08:21.960,0:08:25.856
la terza idea consiste essenzialmente[br]nel dare a questi robot

0:08:25.880,0:08:30.176
descrizioni matematiche[br]della forma da eseguire.

0:08:30.200,0:08:33.696
E queste forme possono variare[br]come funzione temporale

0:08:33.720,0:08:38.216
e vedete che questi robot[br]iniziano a formare un cerchio

0:08:38.240,0:08:41.496
poi cambiano formando un rettangolo,[br]si mettono in fila

0:08:41.520,0:08:42.895
e riformano un'ellisse.

0:08:42.919,0:08:46.536
E lo fanno con la stessa coordinazione[br]basata su frazioni di secondo

0:08:46.560,0:08:49.840
che osserviamo in natura negli stormi.

0:08:51.080,0:08:53.216
Ma perché lavoriamo con gli stormi?

0:08:53.240,0:08:57.360
Consentitemi di parlarvi di due [br]applicazioni che ci interessano molto.

0:08:58.160,0:09:00.536
La prima riguarda l'agricoltura,

0:09:00.560,0:09:03.920
probabilmente il problema più[br]pressante a livello mondiale.

0:09:04.760,0:09:06.016
Come ben sapete,

0:09:06.040,0:09:09.560
una persona su sette su questo[br]pianeta soffre di malnutrizione.

0:09:09.920,0:09:13.400
La maggior parte della terra che [br]possiamo coltivare è già coltivata.

0:09:13.960,0:09:17.176
L'efficienza di moltissimi[br]sistemi mondiali va migliorando,

0:09:17.200,0:09:20.720
ma quella del nostro sistema[br]produttivo va peggiorando

0:09:21.080,0:09:25.296
soprattutto per carenza d'acqua, malattie[br]delle colture, cambiamenti climatici

0:09:25.320,0:09:26.840
e qualche altro fattore.

0:09:27.360,0:09:28.840
Cosa possono fare i robot?

0:09:29.200,0:09:33.816
Beh, adottiamo un approccio detto[br]'agricoltura di precisione' nella comunità

0:09:33.840,0:09:39.216
e l'idea di base è far volare[br]i robot sui frutteti

0:09:39.240,0:09:42.360
ed elaborare modelli di precisione [br]di ogni pianta.

0:09:42.829,0:09:44.496
Come la medicina personalizzata,

0:09:44.520,0:09:49.336
che intende trattare ogni paziente[br]su base individuale,

0:09:49.360,0:09:53.056
vogliamo costruire modelli[br]per ciascuna pianta

0:09:53.080,0:09:57.216
e dire all'agricoltore di cosa[br]ha bisogno ciascuna --

0:09:57.240,0:10:01.680
in termini di acqua, fertilizzante[br]e pesticidi.

0:10:02.640,0:10:06.256
Qui vedete un robot che[br]sorvola un meleto

0:10:06.280,0:10:08.536
e tra un attimo ne vedrete[br]altri due

0:10:08.560,0:10:10.370
che lo affiancano sulla sinistra.

0:10:10.800,0:10:14.456
Praticamente stanno elaborando[br]una piantina del meleto.

0:10:14.480,0:10:17.296
La piantina contiene un'immagine[br]precisa di ciascun albero.

0:10:17.320,0:10:18.976
(Ronzio del robot in volo)

0:10:19.000,0:10:20.896
Ma vediamo come sono queste piantine.

0:10:20.920,0:10:25.216
Nel video successivo vedrete[br]le telecamere usate su questo robot.

0:10:25.240,0:10:28.480
In alto a sinistra c'è una [br]normale telecamera a colori.

0:10:29.640,0:10:32.936
Al centro una telecamera a infrarossi

0:10:32.960,0:10:36.736
In basso a sinistra una termocamera.

0:10:36.760,0:10:40.096
Nel riquadro principale vedete[br]una ricostruzione tridimensionale

0:10:40.120,0:10:46.240
di ogni albero del meleto[br]creata dai sensori che li sorvolano.

0:10:47.640,0:10:51.680
Queste informazioni ci consentono[br]di fare varie cose.

0:10:52.200,0:10:56.456
La prima, e forse la più importante,[br]è molto semplice:

0:10:56.480,0:10:58.920
contare il numero di frutti [br]per ciascun albero.

0:10:59.520,0:11:04.056
In questo modo l'agricoltore[br]sa quanti frutti ha per ciascun albero

0:11:04.080,0:11:08.336
e può stimare la raccolta[br]nel suo meleto,

0:11:08.360,0:11:11.200
ottimizzando le fasi successive[br]della catena di produzione.

0:11:11.640,0:11:13.256
La seconda cosa che possiamo fare

0:11:13.280,0:11:17.776
è usare questi modelli [br]per elaborare ricostruzioni 3D

0:11:17.800,0:11:20.336
e stimare la superficie [br]della copertura arborea

0:11:20.360,0:11:24.136
e correlarla alla quantità[br]di fogliame per ciascun albero.

0:11:24.160,0:11:26.336
Questo valore si chiama [br]indice dell'area fogliare.

0:11:26.360,0:11:28.296
Ricavando l'indice dell'area fogliare

0:11:28.320,0:11:33.776
possiamo misurare il livello di [br]fotosintesi possibile in ciascuna pianta

0:11:33.800,0:11:36.680
e quindi desumerne lo stato di salute.

0:11:37.520,0:11:41.736
Combinando le informazioni[br]ottiche e quelle a infrarossi

0:11:41.760,0:11:45.056
possiamo calcolare altri indici, [br]come l'NDVI.

0:11:45.080,0:11:47.896
Nel caso specifico,[br]potete vedere

0:11:47.920,0:11:50.936
che alcune colture[br]vanno peggio di altre.

0:11:50.960,0:11:55.016
Lo si vede bene dalle immagini,

0:11:55.040,0:11:57.256
non dalle sole immagini ottiche, [br]ma combinando

0:11:57.280,0:12:00.056
immagini ottiche e a infrarossi.

0:12:00.080,0:12:01.416
Infine,

0:12:01.440,0:12:05.456
quello che ci interessa fare è[br]rilevare i primi segnali di clorosi --

0:12:05.480,0:12:06.976
questo è un arancio --

0:12:07.000,0:12:09.560
e qui si nota l'ingiallimento[br]delle foglie.

0:12:09.880,0:12:13.776
I robot che sorvolano il frutteto[br]notano questi segnali autonomamente

0:12:13.800,0:12:16.736
e informano l'agricoltore della[br]presenza di un problema

0:12:16.760,0:12:18.280
in questa sezione del frutteto.

0:12:18.800,0:12:21.496
Dunque questi sistemi sono molto utili,

0:12:21.520,0:12:27.336
stiamo calcolando rese[br]incrementabili del dieci percento circa

0:12:27.360,0:12:30.576
e, soprattutto, stiamo riducendo[br]i consumi idrici

0:12:30.600,0:12:33.880
del 25 percento usando[br]stormi di robot aerei.

0:12:35.200,0:12:40.936
Vorrei concludere con un applauso[br]alle persone che stanno creando il futuro:

0:12:40.960,0:12:45.880
Yash Mulgaonkar, Sikang Liu[br]e Giuseppe Loianno,

0:12:45.920,0:12:49.416
responsabili delle tre dimostrazioni[br]che avete visto.

0:12:49.440,0:12:50.616
Grazie.

0:12:50.640,0:12:56.560
(Applauso)