Sfida 3: sostenibilità attraverso l’automazione

Collaboratori: A. Censi, F. Corman, E. Frazzoli, N. Geroliminis, J. Lygeros

Stiamo sviluppando modelli matematici, metodi e simulazioni per i sistemi di trasporto su richiesta che consentono ai passeggeri di passare da una modalità all’altra o da un autista all’altro in un punto di trasferimento designato, risolvendo il problema della necessità di itinerari simili tra autisti e passeggeri abbinati. Stiamo anche cercando di sviluppare politiche per gestire le richieste in rapida evoluzione nelle reti di trasporto (cioè colmare il divario tra la realtà e lo stato attuale della teoria, che si basa su condizioni statiche o di equilibrio). 

Collaboratori: A. Censi, F. Corman, E. Frazzoli, N. Geroliminis, G. Hug

Le capacità di comunicazione incorporate nella mobilità futura, combinate con nuove soluzioni di controllo, apriranno nuove possibilità per la progettazione delle infrastrutture. Nel frattempo, l’accelerazione dell’elettrificazione dei trasporti esercita nuove pressioni sulla rete elettrica. Affrontiamo il problema di come progettare le infrastrutture di ricarica dei veicoli, tenendo conto di un’ampia gamma di fattori operativi e di pianificazione. 

Collaboratori: A. Censi, E. Frazzoli, N. Geroliminis, D. Kuhn

La tradizionale consegna dell’ultimo miglio con furgoni di grandi dimensioni comporta problemi di congestione, parcheggio e accesso. L’alternativa proposta del crowd shipping si basa su persone (in genere ciclisti) che modificano leggermente i loro itinerari per raccogliere e consegnare i pacchi. Stiamo studiando i punti di trasferimento (per ridurre la corrispondenza necessaria tra i brevi spostamenti in bicicletta pianificati e i lunghi viaggi in bicicletta attraverso la città), le strategie di tariffazione dinamica e l’integrazione con sistemi di trasporto più ampi (tra cui il ride sharing e il trasporto di massa), e stiamo lavorando a uno studio pilota per testare l’applicabilità nel mondo reale. 

Collaboratori: E. Balta, A. Karimi, J. Lygeros, A. Rupenyan

I complessi fenomeni fisici e/o chimici inerenti a molti processi di produzione rappresentano una sfida insormontabile per gli approcci basati esclusivamente su modelli, che possono essere troppo complessi o imprecisi per essere utili. Per colmare questa lacuna, utilizziamo metodi basati sui dati, collegando il controllo dei robot e la comprensione del contesto ambientale con modelli basati sulla fisica e regole logiche.

Collaboratori: E. Balta, J. Lygeros, A. Rupenyan

Oltre al controllo a livello di processo, intendiamo sviluppare principi di progettazione che consentano, da un lato, di astrarre le informazioni dal livello di processo per guidare le decisioni a livello di sistema (previsione della domanda, gestione della catena di fornitura e così via) e, dall’altro, di trasferire gli obiettivi di controllo di alto livello al livello di processo. Si tratta di sfide legate alla teoria dei giochi, come il comportamento competitivo o la condivisione delle informazioni. Il nostro obiettivo a lungo termine è quello di raggiungere un approccio di ottimizzazione olistico a tutti i livelli dell’ecosistema produttivo, supportando i miglioramenti della sostenibilità insieme ad altri obiettivi di ottimizzazione come i costi di produzione e la resilienza. 

Collaboratori: E. Balta, P. Heer, A. Rupenyan

I gemelli digitali (rappresentazioni di un sistema che cambiano insieme al sistema reale attraverso un flusso di aggiornamenti e adattamenti dei dati) hanno un grande potenziale per gli aspetti operativi come la manutenzione predittiva, la pianificazione e altro ancora. Poiché il gemello digitale viene regolato utilizzando i dati di processo, è necessario adattare l’algoritmo di controllo sottostante. Si tratta di un terreno di sperimentazione ideale per la ricerca sul controllo con apprendimento permanente descritta nel tema 1.4.

Collaboratori: P. Heer, S. Mastellone, A. Rupenyan

L’introduzione su larga scala dei convertitori elettronici di potenza nei processi energetici e industriali ha trasformato queste applicazioni in sistemi altamente dinamici e interattivi. Poiché queste tecnologie possono avere impieghi diversi, su scale temporali e spaziali differenti, è utile sviluppare strutture adattive (con vari livelli di astrazione) che possano essere applicate in diversi casi d’uso. Il nostro obiettivo è quello di definire un quadro unificato per affrontare la complessità della regolazione del flusso di potenza attraverso i componenti meccanici ed elettrici per garantire la sicurezza complessiva dell’approvvigionamento. Su scala più ampia, stiamo cercando di comprendere meglio lo scambio di informazioni rilevanti da e verso i livelli inferiori al fine di astrarre i dati significativi con una perdita di informazione trascurabile. Ciò implica un pensiero modulare che unisca più discipline, dall’ingegneria all’economia e alla politica. 

Collaboratori: P. Heer, G. Hug, C. Jones, J. Lygeros, S. Mastellone, V. Medici, D. Shaw

La Svizzera dispone già del quadro normativo per sostenere il coordinamento locale dei prosumer di energia, anche se non è ancora ampiamente implementato. Attraverso il cosiddetto RCP (Raggruppamento ai fini del consumo proprio), i vicini possono agire (ed essere fatturati dal gestore) come un’unica entità. All’interno di questo quadro, ci proponiamo di (1) derivare un approccio per formare cluster di edifici che possano ridurre al minimo le esigenze di bilanciamento centrale; (2) automatizzare il coordinamento tra le case per l’efficienza e la privacy; (3) definire un meccanismo per incentivare un coordinamento efficace tra i cluster. Considereremo anche le questioni etiche emergenti, come il rischio che gli incentivi possano favorire alcuni gruppi già privilegiati e se i mercati siano il meccanismo più equo ed etico per coordinare la distribuzione dell’energia. 

Collaboratori: A. Censi, E. Frazzoli, P. Heer, G. Hug

Nella pianificazione dei sistemi energetici di un edificio, le decisioni devono inevitabilmente basarsi su molte ipotesi e semplificazioni. In questa fase iniziale, naturalmente, non sono ancora stati raccolti dati sull’uso effettivo né è possibile prevedere come le esigenze possano evolvere nel corso degli oltre 50 anni di vita di un edificio. Il nostro obiettivo è sviluppare strumenti computazionali efficienti per migliorare il processo decisionale (tenendo conto delle misure di flessibilità e ridondanza per garantire l’affidabilità in un sistema altamente automatizzato) e, soprattutto, per fornire la trasparenza (oggi assente nelle tecniche di controllo basate sui dati) che consentirà agli operatori di comprendere il ragionamento alla base dei processi automatizzati, migliorando la fiducia e la risoluzione dei problemi. 

Collaboratori: M. Hutter, C. Jones, M. Zeilinger

Il controllo della locomozione con gambe su terreni accidentati presenta sfide importanti a causa della complessità e dell’incertezza della dinamica del sistema e della limitata potenza di calcolo. Combinando gli approcci complementari del controllo predittivo basato su modello e dell’apprendimento per rinforzo, ci proponiamo di sviluppare controllori sensibili alla percezione (con un controllo predittivo basato su modello visivo che aiuti a compensare le limitazioni dei sensori), di testarli utilizzando il robot quadrupede ANYmal e i sistemi di robot umanoidi disponibili presso il Politecnico di Zurigo nonché di confrontare il lavoro svolto con gli approcci esistenti tramite simulazioni ed esperimenti reali. 

Collaboratori: A. Censi, E. Frazzoli, P. Heer, D. Shaw, M. Zeilinger

Con la diffusione dell’apprendimento automatico, continuiamo a lottare con il dilemma di come valutare le decisioni prese dalle macchine, che mancano di trasparenza e spiegabilità. Ad esempio, è assolutamente necessario essere in grado di comprendere le decisioni prese dai veicoli autonomi per motivi legali e di responsabilità. Sulla base del lavoro svolto in precedenza presso NCCR Automation, analizzeremo gli approcci contrastanti di un orientamento basato sulle regole (con un processo decisionale vincolato da regole gerarchiche chiaramente definite) e di uno basato sull’apprendimento tramite dati (che può meglio adattarsi alle incertezze future) con l’obiettivo di guidare gli sviluppi futuri dei sistemi di decisione autonoma. Stiamo anche ricercando l’etica dell’interazione tra esseri umani e robot umanoidi, in particolare nel contesto dell’assistenza agli anziani. 

Collaboratori: A. Censi, E. Frazzoli, M. Hutter

La terza rivoluzione robotica vedrà l’integrazione di sistemi robotici mobili in ambienti quotidiani non strutturati, che finiranno per sostituire l’uomo in una serie di lavori pericolosi e noiosi. Stiamo studiando sistemi di manipolazione mobile su gambe per attività di ispezione e manutenzione: partendo da sistemi end-to-end per la navigazione e la locomozione, espanderemo le competenze dell’agente alla locomozione e alla manipolazione combinate, utilizzando l’apprendimento per rinforzo per ottenere versatilità e agilità senza precedenti. L’obiettivo finale è sviluppare una soluzione multi-agente per coordinare una flotta di robot.