Generative Bionics, azienda deep-tech che sviluppa robot umanoidi per applicazioni industriali, ha annunciato il piano per realizzare una Physical AI Data Factory proprietaria e articolata su più siti, progettata per portare la robotica umanoide a un impiego industriale affidabile e rafforzare la sovranità europea nel settore dei robot umanoidi, assicurando che i dati, i modelli e il know-how di questa infrastruttura tecnologica siano generati, addestrati e validati nel continente.
Il primo hub di 5000 metri quadrati, previsto in Italia e la cui operatività è programmata entro il quarto trimestre del 2027, sarà seguito da una seconda struttura in un’altra area d’Europa e da una terza al servizio dei mercati globali.
Insieme, le tre strutture riprodurranno ambienti industriali reali, genereranno dati fisici ad alta fedeltà e collegheranno tali dati alla simulazione su larga scala tramite digital-twin.
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Dal mondo fisico ai gemelli digitali: come la Data Factory alimenterà l’addestramento dei robot
Se i grandi modelli linguistici apprendono da enormi quantità di informazioni disponibili online, i robot umanoidi non dispongono di una fonte di dati paragonabile su come agire nel mondo fisico. La Data Factory genererà questi dati raccogliendoli, mentre GENE.01 (l’umanoide sviluppato da Generative Bionics), esegue attività industriali e ampliando tali esperienze attraverso simulazioni con digital-twin alimentate dalla capacità di calcolo di AMD.
AMD sarà il partner di Generative Bionics per le infrastrutture AI e la rete di Data Factory sarà alimentata da AMD Helios, nel solco della collaborazione strategica già in essere tra le due aziende.
La sua architettura rack-scale fornirà la base di calcolo necessaria per elaborare dati fisici e sintetici, addestrare modelli di Physical AI ed eseguire in parallelo migliaia di varianti di scenari simulati tramite i gemelli digitali.
La Data Factory collegherà le operazioni dei robot nel mondo reale, la simulazione e lo sviluppo dell’AI in un ciclo continuo dal reale alla simulazione e di nuovo al reale.
Questa infrastruttura consentirà a Generative Bionics di configurare e validare GENE.01 per specifici ambienti industriali prima dell’implementazione presso i clienti, per poi alimentare i successivi cicli di addestramento con i dati raccolti dalle flotte già operative.
“Stiamo replicando il mondo, fisicamente e digitalmente, per addestrare robot umanoidi su larga scala prima ancora che vi entrino. La Physical AI Data Factory è il modo in cui lo facciamo: le flotte di GENE.01 apprendono dal lavoro industriale reale, mettiamo alla prova queste capacità attraverso migliaia di varianti di digital-twin usando la capacità di calcolo di AMD e riportiamo sul campo i World Action Models validati”, dichiara Daniele Pucci, CEO di Generative Bionics.
“È questa l’infrastruttura che rende possibile il livello di Action Intelligence della Physical AI in ambienti reali dei clienti. Con AMD al nostro fianco fin dal primo giorno, a bordo di GENE.01 e ora al centro della Data Factory, stiamo costruendo questa rete proprio qui in Europa, affinché i dati, i modelli e l’infrastruttura alla base dei nostri robot umanoidi siano sviluppati e gestiti nel continente”, aggiunge.
Physical AI Data Factory per l’impiego industriale
I robot umanoidi industriali devono apprendere dalle condizioni che incontreranno sul luogo di lavoro. A tal fine, servono dati che rilevino contatto, forza, movimento, prossimità, temperatura, vincoli delle attività e interazione umana in ambienti operativi realistici. Per GENE.01, il dataset comprenderà dati visivi e di movimento, oltre ai segnali acquisiti attraverso la sua pelle multimodale.
Con una superficie di 5000 metri quadrati, il primo hub della Data Factory è destinato a diventare la più grande struttura europea di addestramento per robot umanoidi basata sulla Physical AI e riprodurrà ambienti selezionati insieme ai partner industriali, consentendo a flotte di robot GENE.01 di svolgere attività in modo continuativo in condizioni reali.
Queste operazioni genereranno dati fisici ad alta fedeltà per l’addestramento dei World Action Models e la validazione dell’intero sistema robotico, inclusi percezione, controllo, comportamento di sicurezza ed esecuzione delle attività, prima dell’impiego presso i siti dei clienti.
Ogni ambiente fisico e configurazione del robot sarà inoltre ricreato sotto forma di digital-twin. Le stesse attività potranno quindi essere ripetute in migliaia di varianti di layout, oggetti, materiali, condizioni operative e modalità di guasto, che sarebbe poco pratico riprodurre fisicamente. I modelli addestrati e testati in simulazione saranno reintrodotti nei robot per la validazione, mentre i dati provenienti dalle operazioni fisiche alimenteranno il ciclo di addestramento successivo.
Infrastruttura AMD Helios per la Physical AI
Nell’ambito della collaborazione prevista, Generative Bionics intende avvalersi dell’infrastruttura di calcolo AI ad alte prestazioni di AMD per sostenere lo sviluppo della propria rete di Physical AI Data Factory.
Si prevede che l’infrastruttura offra capacità di calcolo scalabili, necessarie per l’addestramento dei modelli AI, l’elaborazione di dati fisici e sintetici e l’esecuzione di simulazioni tramite digital-twin.
“La Physical AI rappresenta un’opportunità entusiasmante per portare la potenza dell’AI nel mondo reale, creando nuove possibilità per l’automazione e l’innovazione industriale”, dichiara Keith Strier, SVP, Global AI Markets di AMD.
“Con AMD Helios ad alimentare la prima Physical AI Data Factory in Italia, mettiamo a disposizione l’infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni e scalabile necessaria per trasformare questo potenziale in realtà. La nostra collaborazione con Generative Bionics segna un passo importante verso il rafforzamento della sovranità europea in materia di AI e industria, consentendo lo sviluppo di una nuova generazione di robot umanoidi per l’industria e rafforzando al contempo la capacità d’innovazione dell’Europa”, aggiunge.
Generative Bionics affiancherà all’infrastruttura i team di robotica, AI e data engineering, per gestire l’intero flusso dai dati multimodali grezzi dei robot ai dataset pronti per l’AI, ai modelli validati e alla loro implementazione nelle flotte di robot.
La Data Factory collegherà quindi ambienti fisici, data engineering, simulazione, addestramento dei modelli e impiego delle flotte all’interno di un’infrastruttura condivisa e distribuita su più siti.
