L’intelligenza artificiale evolve oltre l’apprendimento dei sistemi digitali per ridefinire il pensiero e l’azione dei robot nella realtà. Il superamento dell’elaborazione dati in remoto permette di integrare l’AI direttamente nel mondo fisico. Nasce così la Physical AI, un paradigma d’integrazione profonda in cui l’intelligenza artificiale non si limita a impartire istruzioni, ma risiede nella struttura stessa della macchina.
I robot sviluppano una capacità di percezione e azione immediata che permette di rispondere alle sollecitazioni ambientali in tempo reale. La sincronizzazione tra software e hardware trasforma il calcolo digitale in un comportamento fisico coerente, consentendo ai sistemi di operare nel mondo reale con una consapevolezza operativa costante.
Fanuc si colloca in prima linea in questa trasformazione, non limitandosi a implementare nuove tecnologie, ma agendo per ridefinire l’architettura stessa della robotica industriale, fondendo percezione, analisi e azione in sistemi intelligenti, adattivi e integrati nei processi produttivi.
“In Fanuc crediamo fermamente che l’innovazione non sia solo una questione di tecnologia, ma di come questa possa realmente trasformare i processi industriali”, spiega Cristian Bosi, Managing Director di Fanuc Italia.
“La Physical AI rappresenta per noi un passo fondamentale per rendere i robot non solo un mezzo per produrre, ma veri e propri partner produttivi”.
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Dal sistema chiuso alla piattaforma aperta
I robot industriali tradizionali una volta erano concepiti come sistemi chiusi, ottimizzati per essere affidabili, ripetibili e sicuri. Rendevano però difficile integrare software esterno, librerie AI o strumenti di sviluppo moderni.
Questo approccio ha avuto il vantaggio di garantire stabilità e robustezza ai sistemi robotici, ma oggi sono richieste innovazioni ulteriori per evolversi con successo.
La crescente complessità delle linee di produzione, la variabilità dei materiali, le richieste di personalizzazione dei prodotti e la necessità di reagire rapidamente a cambiamenti operativi richiedono sistemi con capacità decisionali autonome.
Fanuc risponde a questa sfida trasformando il robot da essere una semplice macchina programmabile a essere una piattaforma intelligente e aperta, sicura e protetta da cybersecurity, capace di interfacciarsi con ecosistemi software moderni, orchestrare dati in tempo reale e supportare applicazioni di AI complesse direttamente negli ambienti produttivi.
ROS 2 e Python: l’apertura verso l’ecosistema AI
Un elemento centrale di questa strategia è il rilascio del driver ROS 2 come progetto open source su GitHub, che consente di controllare i robot Fanuc tramite il framework di sviluppo robotico ROS 2, ampiamente adottato nella comunità di ricerca e sviluppo.
Il driver supporta l’architettura ros2_control, che permette un controllo di movimento ad altissima precisione con cicli operativi estremamente rapidi fino a 1 millisecondo, tra i più elevati standard disponibili nel settore, rendendo possibile l’esecuzione di comandi generati da modelli AI in tempo reale.
La compatibilità con ROS 2 consente di integrare facilmente componenti di percezione, pianificazione e controllo adattivo sviluppati nell’ambito della cella di lavoro, favorendo una sperimentazione e un’adozione più rapida di soluzioni di Physical AI in contesti reali.
L’apertura verso standard diffusi nel mondo della ricerca e dello sviluppo consente inoltre di ridurre la distanza tra innovazione accademica e applicazioni industriali, accelerando il trasferimento tecnologico verso le linee di produzione.
“Integrare i nostri robot a piattaforme come ROS 2 significa dare ai clienti la libertà di sperimentare soluzioni innovative direttamente in produzione”, commenta Bosi.
“È un approccio che unisce affidabilità e flessibilità, e che accelera la diffusione dell’intelligenza artificiale”, aggiunge.
Il supporto nativo del linguaggio Python sui controllori dei robot Fanuc è un altro elemento chiave. Python è oggi lo standard de facto per lo sviluppo di machine learning, deep learning, visione artificiale e prototipazione rapida.
Con Python eseguibile direttamente sui controller, non occorre utilizzare un PC esterno per far girare codice AI: gli script possono essere sviluppati in ambienti moderni come Visual Studio Code, con debugging avanzato, e poi eseguiti nel controller stesso durante le operazioni di produzione.
L’architettura permette di acquisire e gestire segnali I/O, registri di posizione e dati provenienti dai sensori. L’integrazione tra logiche di AI e controllo robotico avviene in modo nativo, consentendo la manipolazione dei parametri di sistema in tempo reale.
Calcolo distribuito: cloud, edge e controller in una rete cognitiva
La Physical AI richiede anche un’architettura di calcolo evoluta, capace di gestire risorse distribuite tra cloud, edge e controllore del robot.
Fanuc ha progettato sistemi in grado di orchestrare l’elaborazione dei dati e le decisioni in tempo reale, senza compromettere l’affidabilità operativa.
I robot evolvono in nodi intelligenti di una rete cognitiva industriale estesa. Le macchine acquisiscono la facoltà di reagire a eventi imprevisti e adattarsi alle variazioni di processo in totale autonomia.
L’integrazione costante di nuove logiche permette di ottimizzare le prestazioni operative nel tempo. Il modello produttivo abbandona gli schemi rigidi per adottare una struttura dinamica e flessibile.
La possibilità di distribuire calcolo e dati tra più livelli riduce la latenza, aumenta la resilienza del sistema e abilita casi d’uso AI complessi che richiedono feedback immediato, come il tracciamento di oggetti in movimento o adattamenti dinamici delle traiettorie.
La partnership con Nvidia: simulazione e AI on-robot
La partnership strategica con Nvidia rappresenta un ulteriore acceleratore per la Physical AI. Integrando le piattaforme di calcolo AI on-robot come Nvidia Jetson con la simulazione avanzata basata su Nvidia Omniverse e Nvidia Isaac Sim, Fanuc ha creato un ecosistema unico dove AI, simulazione e robotica coesistono armonicamente.
L’architettura hardware permette ai robot di elaborare l’AI direttamente all’interno della macchina. La riduzione dell’invio costante di dati al cloud ottimizza l’esecuzione dei modelli in tempo reale. I sistemi guadagnano efficienza operativa e una maggiore velocità di risposta agli stimoli esterni.
L’indipendenza dai server remoti garantisce una continuità d’azione anche in ambienti industriali complessi. I digital twin, generati in ambienti virtuali ad alta fedeltà, permettono di testare e addestrare algoritmi prima della produzione reale, riducendo rischi, tempi e costi, e accelerando la transizione dal modello simulato al robot operativo.
Un altro aspetto fondamentale di questa collaborazione è la capacità di generare digital twin precisi delle celle robotiche e delle intere linee produttive. I modelli robotici Fanuc sono disponibili come “OpenUSD SimReady Assets” all’interno di Nvidia Isaac Sim, consentendo ai progettisti di collocare robot virtuali in ambienti digitali realistici, che riproducono fedelmente l’aspetto e il comportamento del mondo reale.
L’integrazione con il software di simulazione Fanuc Roboguide, che utilizza gli stessi algoritmi di controllo dei robot fisici per calcolare traiettorie, tempi di ciclo e dinamiche fisiche, assicura che la simulazione rispecchi esattamente il comportamento delle macchine.
Questa combinazione di simulazione fisicamente accurata e rappresentazione grafica fedele accelera i processi di progettazione, validazione e ottimizzazione, riducendo significativamente tempi e costi prima della messa in campo.
L’integrazione con Nvidia Omniverse consente inoltre di estendere il concetto di digital twin oltre la singola cella robotica, arrivando alla simulazione dell’intera fabbrica. Flussi di materiale, macchine utensili, veicoli autonomi di trasporto e dati di processo possono essere modellati all’interno di un unico ambiente virtuale coerente, creando una simulazione end-to-end dell’intera catena produttiva.
Dal digital twin al robot reale: chiudere il gap sim-to-real
La simulazione non è più un semplice strumento di supporto, ma diventa il terreno ideale in cui sviluppare e convalidare algoritmi di AI prima che essi vengano applicati sui robot reali.
In questi mondi virtuali dettagliati è possibile generare dati di addestramento per modelli di intelligenza artificiale, testare scenari multipli, condurre stress test e prevedere criticità comportamentali in condizioni variabili, tutto prima che un robot sia operativo in fabbrica.
La transizione dal dominio simulato a quello fisico è essenziale per accelerare l’adozione industriale di soluzioni AI robuste e affidabili, senza interrompere la produzione o introdurre rischi operativi.
Storicamente uno dei principali limiti della simulazione industriale è stato il divario tra pianificazione digitale e comportamento reale delle macchine. Le nuove piattaforme di simulazione stanno progressivamente riducendo questo gap grazie a modelli fisici più accurati, alla simulazione di condizioni ambientali come illuminazione e sensori e all’utilizzo di filtri e controlli probabilistici basati su AI.
“La collaborazione con Nvidia ci permette di accelerare la trasformazione dei digital twin in strumenti concreti per ottimizzare produzione e innovazione”, sottolinea Bosi.
“In questo modo, i nostri clienti possono testare e perfezionare algoritmi AI prima che i robot entrino in funzione, riducendo rischi e tempi di implementazione”, aggiunge.
Le applicazioni concrete della Physical AI: dalla palletizzazione alla manutenzione predittiva
Le prime applicazioni industriali di questa integrazione tra robotica e intelligenza artificiale sono già realtà.
Dopo le dimostrazioni presentate alla fiera internazionale di robotica iREX 2025, Fanuc ha infatti ricevuto ordini per oltre 1.000 robot dotati di funzionalità AI a livello globale, segnale di un interesse crescente da parte dell’industria verso soluzioni di Physical AI applicate alla produzione.
L’introduzione della Physical AI non ha impatti solo tecnologici, ma anche operativi. Robot dotati di capacità avanzate di percezione e analisi possono supportare operazioni continue, spesso non presidiate, aumentando il tasso di utilizzo degli impianti e migliorando l’efficienza complessiva delle linee produttive.
L’analisi dei dati di processo consente inoltre di individuare anomalie o segnali di usura in anticipo, abilitando strategie di manutenzione predittiva e riducendo i costi legati ai fermi macchina non pianificati.
Dal punto di vista applicativo, l’adozione della Physical AI può iniziare anche da scenari relativamente semplici. Molte aziende partono dall’automazione di attività manuali ripetitive nelle fasi di fine linea, come palletizzazione, depalletizzazione o operazioni di smistamento. In questi contesti, robot dotati di sistemi di visione artificiale e strumenti di riconoscimento degli oggetti rappresentano un primo passo concreto verso l’introduzione di capacità decisionali autonome nei sistemi robotici.
Come per molte applicazioni di intelligenza artificiale, anche nel caso della Physical AI uno dei principali fattori limitanti è la disponibilità di dati di qualità. Sensori più avanzati, la raccolta sistematica di dati di processo e l’integrazione di nuovi dispositivi fisici consentono ai sistemi AI di comprendere meglio l’ambiente produttivo e migliorare progressivamente le proprie prestazioni.
Grazie a Fanuc e Nvidia, la Physical AI non è una promessa astratta, ma una realtà già concreta. Robot intelligenti, aperti e interconnessi, capaci di apprendere, adattarsi e innovare insieme alle aziende e ai partner tecnologici, possono quindi ridefinire gli standard della robotica industriale del futuro e aprire la strada a un paradigma produttivo in cui AI e robotica industriale sono componenti integrali di ogni processo decisionale e operativo.
