Ora Chiunque Può Aiutare Ad Insegnare Ai Robot A Prendere Le Cose
Un nuovo gripper portatile open-source chiamato Grabette consente alle persone comuni di registrare dati di addestramento robotico da casa, senza bisogno di un vero robot.
Punti chiave
- Grabette, rilasciato da Pollen Robotics nel 2025, è un gripper portatile che registra dati di manipolazione robotica senza richiedere un vero robot.
- Il dispositivo costa circa 490 euro per essere costruito a partire da componenti standard disponibili in commercio.
- Le dimostrazioni registrate vengono caricate automaticamente su Hugging Face Hub, una piattaforma pubblica per la condivisione di strumenti e dataset di AI.
- Un gripper robot compagno chiamato Gripette, che costa circa 120 euro per essere costruito, si attacca a un braccio robot e riproduce quello che Grabette ha registrato.
- Tutti i progetti hardware, il software e i dati sono completamente open source.
L'ostacolo più grande nell'insegnare ai robot come maneggiare gli oggetti non è l'AI stessa. È la pura mancanza di dati di addestramento: esempi del mondo reale di mani che raccolgono cose, aprono cassetti, posizionano tazze.
La raccolta di tali dati normalmente richiede il possesso di un robot, l'utilizzo di costosi sistemi di teleoperazione (sistemi in cui un umano controlla da remoto i movimenti di un robot) e l'impiego di ore di lavoro meticoloso in un laboratorio. La maggior parte dei team di ricerca non può permetterselo su larga scala.
Pollen Robotics, un'azienda francese di robotica, ritiene che la risposta sia saltare completamente il robot.
Il loro nuovo dispositivo, Grabette, è un gripper portatile che tieni in mano. Lo prendi, esegui un compito e premi un pulsante. Due fotocamere registrano quello che hai fatto. Una fotocamera fisheye grandangolare cattura la scena intorno alla mano. Una fotocamera di profondità traccia la posizione e la rotazione precise del gripper nello spazio, una misura chiamata 6-DoF (sei gradi di libertà, che significa ogni direzione e angolo di movimento). Un piccolo computer chiamato Raspberry Pi archivia tutto localmente.
Quindi apri una dashboard nel tuo browser web, selezioni le registrazioni che desideri e fai clic una volta. Il sistema carica i dati, verifica che il tracciamento del movimento non sia andato male, converte tutto in un formato standard chiamato dataset LeRobot e lo invia all'Hugging Face Hub, originariamente riportato come piattaforma di distribuzione di Hugging Face. Nessun software da installare. Nessuna riga di comando.
Grabette trae ispirazione diretta dall'Universal Manipulation Interface di Stanford, un progetto di ricerca che ha provato come i dispositivi di dimostrazione portatili potrebbero addestrare vere strategie robotiche. L'obiettivo di Pollen era rimuovere ogni barriera rimasta.
I dati registrati non rimangono inattivi. Pollen ha dimostrato l'intera catena utilizzando 200 dimostrazioni per addestrare una diffusion policy, un tipo di modello di AI che impara a copiare schemi di movimento, in esecuzione su una singola scheda grafica consumer. Quel modello addestrato ha quindi guidato un vero braccio robot dotato di Gripette, un gripper motorizzato gemello che costa circa 120 euro per essere costruito e condivide lo stesso DNA di progettazione di Grabette.
Niente nel sistema ti vincola a un marchio di robot o a un metodo di AI. Il formato dei dati è standard, quindi le stesse registrazioni possono addestrare robot diversi.
Cosa significa questo per le persone al di fuori dei laboratori di robotica?
Significa che la costruzione di dataset condivisi di addestramento robotico non richiede più un budget universitario o un magazzino pieno di hardware. Un insegnante che vuole dimostrare come ordinare il riciclaggio, un fisioterapista che vuole catturare un esercizio di riabilitazione, un piccolo produttore che ha bisogno che un robot gestisca una parte specifica: ognuno di loro potrebbe registrare dimostrazioni su un banco di lavoro e contribuire a un crescente dataset pubblico.
Pollen sta chiedendo apertamente alla comunità di fare esattamente questo. Ogni nuova registrazione rende il dataset condiviso più ampio e meno orientato verso i compiti che solo i laboratori ben finanziati pensano di includere.
Un dispositivo con fotocamera montato sulla testa chiamato Casquette, progettato per catturare una prospettiva in prima persona, è già in fase di sviluppo come strumento complementare.
Tutti i progetti hardware, il codice e i dataset sono pubblicamente disponibili su GitHub e Hugging Face Hub.
