Sharpa mostra il suo robot umanoide capace di sbucciare una mela
Sharpa Robotics ha mostrato in azione il proprio robot umanoide, mettendo in evidenza una capacità che fino a poco tempo fa sembrava riservata ai laboratori più avanzati: pulire una mela coordinando in modo preciso i movimenti di entrambe le mani. Si tratta di una dimostrazione significativa, perché operazioni di questo tipo richiedono un livello elevato di destrezza, controllo e adattamento in tempo reale.
Il sistema presentato dall’azienda si basa su SharpaNorth, una piattaforma che supporta 63 gradi di libertà ed è dotata di due manipolatori SharpaWave. Questa configurazione consente al robot di affrontare compiti manuali articolati, nei quali la sincronizzazione tra presa, movimento e sensibilità al contatto diventa essenziale per ottenere un risultato utile e ripetibile.
La nuova architettura AI dietro il sistema
Alla base del progetto c’è la nuova architettura MoDE-VLA, acronimo di Mixture-of-Dexterous-Experts Vision-Language-Action. Secondo quanto mostrato dagli ingegneri, questa struttura permette al robot di integrare in modo più efficace i dati visivi e le informazioni tattili durante la manipolazione degli oggetti. In pratica, il sistema non si limita a “vedere” ciò che sta facendo, ma combina più fonti informative per regolare presa, forza e traiettoria durante l’esecuzione.
Proprio questa fusione tra percezione e azione rappresenta uno degli aspetti più interessanti della dimostrazione. Compiti come sbucciare una mela, assemblare componenti o collegare un sistema di ricarica richiedono infatti non solo precisione meccanica, ma anche la capacità di reagire a piccole variazioni dell’oggetto, dell’orientamento e della resistenza incontrata durante il movimento.
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Come è stato addestrato il robot
Per la fase di addestramento, il team ha utilizzato il sistema IMCopilot. In questo processo, un operatore equipaggiato con esoscheletro controllava i movimenti più ampi della mano, mentre le rotazioni più precise degli oggetti venivano trasferite all’algoritmo tramite una modalità di autonomia articolare e un pedale di controllo. Questo approccio ha consentito di combinare intervento umano e apprendimento del sistema in un contesto operativo realistico.
La metodologia suggerisce un lavoro orientato a rendere i robot umanoidi più efficaci nei compiti che richiedono fine manipolazione, cioè una delle aree più difficili nel settore della robotica avanzata. L’obiettivo non è soltanto imitare il gesto umano, ma renderlo sufficientemente stabile da poter essere riprodotto in scenari diversi.
I risultati ottenuti nei test
Nei test condotti su quattro attività — pulizia delle mele, assemblaggio degli ingranaggi, riorganizzazione dei tubi e collegamento di ricarica — il modello ha registrato un tasso di successo del 34%. Un dato che, pur lasciando ampio margine di miglioramento, offre un’indicazione concreta del potenziale del sistema in compiti complessi e variabili.
Tra i numeri più rilevanti spicca il progresso nella prova legata alla mela: la probabilità di completare con successo l’operazione è salita dallo 0% del modello base al 30%. Inoltre, il tasso medio di completamento delle attività ha raggiunto il 73%, segnalando che il progetto sta evolvendo nella direzione di una maggiore affidabilità operativa.
Nel complesso, la dimostrazione di Sharpa conferma quanto la corsa ai robot umanoidi stia entrando in una fase più concreta, dove la sfida non è solo far muovere una macchina, ma permetterle di gestire azioni complesse, coordinate e sensibili al contesto. Ed è proprio nella manipolazione fine che si giocherà una parte decisiva del futuro di questa tecnologia.
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