Gli obiettivi del Dipe Robotics & AI
Robotica, intelligenza artificiale, sviluppo di robot riabilitativi e collaborativi, tecnologie di computing & networking, sensori per una nuova generazione di "robotics materials"
Robotica, intelligenza artificiale, sviluppo di robot riabilitativi e collaborativi, tecnologie di computing & networking, sensori per una nuova generazione di "robotics materials". Le attività del Dipartimento di Eccellenza Robotics & AI vertono attorno a una serie di obiettivi descritti in maniera dettagliata nel documento in allegato.
Gli obiettivi del Dipe Robotics & AI
- Sviluppo di nuove generazioni di robot interconnessi che integrando i più recenti sviluppi dei settori dell'Intelligenza Artificiale (AI) e della Scienza e Tecnologia dei Materiali (STdM) possano dotare i robot di aumentate capacità cognitive, senso-motorie e fisiche.
- Sviluppo dell'AI con integrazione di calcolatori paralleli, tecniche IoT, e algoritmi di machine, deep, e reinforcement learning, per produrre nuove capacità cognitive in robot autonomi di qualità superiore a quelli della generazione esistente
- Sviluppo di competenze e metodologie di AI per l'applicazione in sistemi robotici, sia come intelligenza di bordo (locale) che come intelligenza di "cloud".
- Sviluppo di tecnologie fondamentali di computing & networking, abilitanti per l'interconnettività tra sistemi robotici per l'accesso continuo a potenze di calcolo e analitiche predittive disponibili nel "cloud".
- Studio delle STdM, dal punto di vista fisico-chimico che meccanico, per la realizzazione di sensori, attuatori, meccanismi e strutture da performance uniche o superiori a quelli esistenti.
- Studio Materiali multifunzionali, reattivi e in grado di auto-assemblarsi, con cui realizzare corpi e componenti di robot di nuova generazione.
- Sviluppo di tecniche di additive manufacturing avanzato, che abilitino paradigmi di deposizione/inclusione di materiali eterogenei (Shape Deposition Manufacturing), quali ad esempio nanocompositi di nuova generazione provvisti di funzioni di sensing, attuazione e alimentazione embedded.
- Sviluppo di sensori all'interno di parti metalliche, plastiche o composite (es. sensori in fibra ottica a reticolo di Bragg - FBG) per la costruzione di una nuova generazione di "robotics materials".