“L’intelligenza artificiale sta trasformando il campo della robotica a un ritmo incredibilmente rapido”. Con queste parole Takayuki Ito, presidente dell’International Federation of Robotics (IFR), introduce il nuovo position paper che l’associazione dedica al tema del momento, il matrimonio tra l’AI e i Robot (AI in Robotics).
L’AI – spiega il report – si sta infatti trasformando da tecnologia di supporto dei sistemi robotici a un fattore abilitante che ne potenzia le capacità, ne aumenta l’efficienza e ne migliora l’adattabilità, aprendo le porte a un’adozione di massa della robotica in tutti i settori.
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Ecco come l’IA migliora l’automazione e la robotica
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella robotica si articola in sei aree che forniscono ai robot nuove capacità operative. Secondo i dati tecnici della IFR, questi pilastri sono:
- Computer Vision: alimentata dal deep learning, permette alle macchine di interpretare dati visivi per il riconoscimento di oggetti, il sorting, la lettura di codici a barre e il monitoraggio della produzione in tempo reale.
- Supervised Learning: utilizza dati etichettati per il rilevamento dei difetti, la manutenzione predittiva, l’ispezione della qualità e l’ottimizzazione dei processi industriali.
- Natural Language Processing (NLP): consente un’interazione naturale tra uomo e macchina, permettendo ai robot (specialmente quelli di servizio o collaborativi) di comprendere e rispondere a comandi vocali o scritti.
- Sensor Fusion & SLAM: combina i dati provenienti da LiDAR, telecamere e altri sensori per abilitare la navigazione autonoma e la mappatura simultanea (Simultaneous Localization and Mapping) in ambienti dinamici come magazzini e fabbriche.
- Reinforcement Learning: supporta la pianificazione dei percorsi e il grasping (presa degli oggetti) attraverso l’apprendimento per “tentativi ed errori”, migliorando le prestazioni in ambienti non strutturati.
- Generative AI: permette ai robot di generare autonomamente codice per intere funzioni operative partendo da semplici istruzioni in linguaggio naturale, rendendo la robotica accessibile anche a personale non esperto
L’emergere di nuove applicazioni
Grazie all’integrazione dell’AI all’industria automobilistica e all’elettronica, finora i settori principali di applicazione dei robot industriali, si aggiungono nuove applicazioni, in particolare nella logistica e nel warehousing. A determinare l’applicazione in questi ambiti è l’esigenza di migliorare la resilienza delle catene di fornitura.
Anche il settore dei servizi (ristorazione, sanità, ospitalità) sta adottando rapidamente robot collaborativi (cobot) dotati di interfacce cognitive per interagire in modo naturale con l’uomo.
Una delle trasformazioni più profonde riguarda l’accessibilità: l’IA Generativa sta abbassando le barriere d’ingresso per le piccole e medie imprese (PMI). Grazie a strumenti di Agentic AI e modelli Vision-Language-Action (VLAM), gli operatori non esperti possono programmare i robot tramite linguaggio naturale o semplici prompt, eliminando la necessità di scrivere migliaia di righe di codice.
Sostenibilità e sfide macroeconomiche
L’IA non migliora solo l’efficienza, ma è anche un pilastro della trasformazione green. I robot intelligenti riducono gli scarti attraverso il sorting automatizzato e ottimizzano il consumo energetico tramite la regolazione dinamica delle traiettorie. Nel calcolo del beneficio “green” bisogna però tenere conto anche del costo ecologico dell’AI, in particolare l’impronta di carbonio legata all’addestramento dei grandi modelli di deep learning.
Sul piano macroeconomico, si legge nel report, l’IA è la risposta strategica a carenze di manodopera e instabilità geopolitiche che spingono verso un aumento della produttività locale. Questo richiede però un massiccio piano di reskilling e upskilling per i lavoratori, poiché emergono nuovi ruoli per ingegneri IA, esperti di dati ed eticisti.
Sicurezza, governance e il problema della “Black Box”
L’evoluzione della robotica con AI integrata deve poi tener conto delle evoluzioni del panorama normativo. Se l’Europa guida con l’AI Act (che classifica le IA in base al rischio), la Cina ha implementato un quadro focalizzato su sicurezza dei dati e protezione delle informazioni personali. Gli Stati Uniti, in mancanza di una legge federale, si affidano a iniziative statali come l’AI Transparency Act della California.
Le sfide critiche rimangono tre:
- Cybersecurity: i robot connessi al cloud sono vulnerabili ad attacchi che possono manipolare il comportamento fisico della macchina.
- Integrità dei dati: il rischio di “data poisoning” o manipolazione dei dataset di addestramento può causare comportamenti imprevedibili.
- Trasparenza: i modelli di deep learning sono spesso “black box” difficili da spiegare, ponendo dilemmi etici e legali sulla responsabilità in caso di malfunzionamenti.
Le sfide di lungo termine: verso l’AGI Embodied
Guardando al lungo termine, oltre il 2035, la IFR prevede una transizione verso “Robot GPT”, ovvero robot dotati di un’intelligenza generale artificiale incarnata (Embodied AGI). Questi sistemi non saranno più confinati a compiti specifici, ma agiranno come assistenti universali capaci di adattarsi autonomamente a qualsiasi ambiente, dalle case alle fabbriche, con una comprensione profonda delle intenzioni e persino delle emozioni umane.
