superare i rigidi schemi dell’automazione tradizionale per abbracciare sistemi più flessibili e autonomi. I dati emersi dalle analisi dell’Osservatorio Innovative Robotics del Politecnico di Milano evidenziano come l’unione tra le tecnologie digitali avanzate e la meccanica stia tracciando una nuova direzione per il settore manifatturiero. Al centro di questo cambiamento si colloca la Physical AI, una tecnologia che promette di estendere le capacità dei sistemi computazionali direttamente all’interno della realtà materiale, rispondendo a sfide macroeconomiche urgenti.
Indice degli argomenti
I motori economici e la metamorfosi della robotica moderna
Per comprendere le ragioni di questa accelerazione tecnologica, è necessario osservare i fattori strutturali che spingono le imprese verso investimenti nell’automazione avanzata. Il calo demografico globale rappresenta uno dei vettori principali, determinando una progressiva e preoccupante scarsità di risorse in termini di forza lavoro per i prossimi anni. A questo elemento si sommano la costante pressione della concorrenza globale e la necessità impellente di aumentare la produttività e il valore aggiunto dei processi industriali. Questi driver spingono la ricerca e l’industria a guardare oltre i limiti dei sistemi robotici tradizionali, cercando soluzioni in grado di operare con maggiore autonomia.
Dalla manipolazione rigida ai sistemi semoventi
Fino ad oggi, i robot industriali sono stati confinati alla manipolazione esclusiva di oggetti rigidi, operando all’interno di scenari geometricamente predefiniti e immutabili. Attualmente si osserva una netta transizione verso la manipolazione di oggetti flessibili, un ambito operativo storicamente complesso che richiede capacità adattative superiori da parte dei sistemi di controllo. Di pari passo con la flessibilità dei materiali manipolati, cambia anche la struttura stessa dei sistemi di movimentazione. Si sta compiendo un passaggio cruciale dai robot a base fissa a sistemi capaci di rilocarsi autonomamente negli ambienti produttivi. Questa mobilità trova la sua massima espressione nello sviluppo di robot umanoidi o di macchine dotate di fattezze quadrupedi, in grado di muoversi liberamente e superare i vincoli spaziali delle tradizionali linee di montaggio.
Definire la Physical AI: dalla geometria alla comprensione semantica
Il concetto cardine attorno a cui ruota questa nuova era dell’automazione richiede una distinzione netta rispetto alle tecnologie software a cui siamo abituati. Il Professor Paolo Rocco, intervenendo nel corso dell’incontro dell’Osservatorio guidato dall’introduzione di Giovanni Miragliotta, ha chiarito la natura di questa tecnologia spiegando che: «L’Intelligenza Artificiale che conosciamo è di tipo digitale; quando questa si incorpora in una macchina, cominciamo a parlare di Intelligenza Artificiale fisica, ovvero Physical AI.» Questo significa che il sistema deve possedere i requisiti biologici e meccanici per percepire l’ambiente, comprendere le leggi della fisica e, infine, agire sull’ambiente stesso per modificarlo in base agli stimoli ricevuti e alle indicazioni algoritmiche.
Il superamento della conoscenza puramente matematica
Questo passaggio rappresenta una rivoluzione concettuale nell’interazione tra macchina e realtà. Storicamente, i robot possedevano una conoscenza limitata del mondo circostante, legata a parametri puramente matematici. Come sottolineato da Rocco, «I robot, come li conosciamo, cosa capiscono? Capiscono posizioni, trajectories e velocità. Non capiscono altro, ma perché non c’è stato nessun bisogno, finora, che avessero un altro tipo di conoscenza.» La Physical AI scardina questo modello geometrico per introdurre una comprensione semantica della realtà. Il robot non si limita a calcolare coordinate spaziali, ma attribuisce un significato preciso agli oggetti che vede, impara a metterli in relazione reciproca all’interno della scena ed è capace di stabilire in autonomia la sequenza di azioni necessarie per raggiungere l’obiettivo prefissato dal programmatore.
Gli abilitatori tecnologici e l’impatto dei modelli VLA
La realizzazione pratica della Physical AI si regge su tre pilastri tecnologici fondamentali. Il primo è costituito da una percezione potenziata, resa possibile dall’integrazione di strumenti di misurazione avanzati che vanno dalle telecamere ai LiDAR, fino ai sensori tattili, con il senso del tatto che assume un ruolo decisivo per consentire alla macchina una corretta interazione fisica. Il secondo pilastro riguarda la capacità di processare in modo autonomo le informazioni raccolte direttamente a bordo macchina, mentre il terzo risiede nelle primitive sofisticate di manipolazione e navigazione, che conferiscono ai robot abilità manipolative precedentemente impensabili, specialmente con corpi deformabili e flessibili.
Dai Large Language Models ai comandi motore end-to-end
L’architettura software dietro questi progressi vede l’ingresso dei modelli fondazionali, simili ai Large Language Models utilizzati nelle applicazioni testuali quotidiane. Nella robotica, questi modelli facilitano l’interazione uomo-macchina, permettendo al personale di impartire comandi in linguaggio naturale senza dover spendere ore a scrivere righe di codice complesso. Tuttavia, lo sviluppo più dirompente è rappresentato dai modelli Vision-Language-Action (VLA). Paolo Rocco ha descritto questi sistemi come metodologie destinate a ridefinire i corsi di studio e l’ingegneria del software tradizionale, affermando che: «Sostanzialmente sono metodologie end-to-end che, dalla visione, ovvero da quello che le telecamere del robot percepiscono, fanno direttamente il salto ai comandi motore.» Questa tecnologia scavalca le stratificazioni software classiche, traducendo immediatamente l’input visivo in azione fisica.
Addestramento virtuale e la classificazione dell’automazione moderna
Un ruolo centrale nella transizione verso la Physical AI è occupato dalla simulazione avanzata e dal concetto di Digital Twin. L’addestramento dei robot avviene sempre più all’interno di ambienti virtuali fotorealistici, utilizzando software complessi come quelli sviluppati da NVIDIA, oggi impiegati sia nei laboratori di ricerca accademici sia nei dipartimenti di ricerca e sviluppo aziendali. In questi spazi digitali, la macchina esegue centinaia di migliaia di prove continuative, apprendendo le policy comportamentali ottimali che verranno poi trasferite al robot in carne ed ossa, o meglio, in metallo e circuiti.
Apprendimento rapido: i modelli few-shot e zero-shot
Questo processo consente di raggiungere capacità di apprendimento innovative che riducono i tempi di installazione. Si parla di few-shot learning quando, di fronte a una situazione inaspettata, l’operatore fornisce un numero ridotto di dimostrazioni pratiche e il robot, comprendendo la situazione, impara a eseguire il compito autonomamente. La frontiera successiva è lo zero-shot learning, in cui il robot, pre-allenato approfonditamente in simulazione, si dimostra capace di gestire un contesto o un’operazione completamente nuovi senza alcuna necessità di ulteriore addestramento sul campo.
La tassonomia della robotica secondo il World Economic Forum e BCG
La diffusione di queste tecnologie permette di mappare l’evoluzione industriale attraverso una classificazione precisa, elaborata in uno studio congiunto del World Economic Forum e di BCG. La tassonomia suddivide i sistemi in tre grandi macro-aree. La prima è la Rule-based Robotics, dove l’intelligenza artificiale supporta la scrittura di codice migliore all’interno di ambienti altamente prevedibili. La seconda categoria è definita Training-based Robotics, caratteristica dei robot che si addestrano prevalentemente in simulazione per operare in ambienti non del tutto noti a priori. Infine, la terza categoria è la Context-based Robotics, che rappresenta la frontiera più avanzata basata sullo zero-shot learning e trova applicazione in contesti e ambienti completamente destrutturati.
Vantaggi competitivi, barriere economiche e gestione dei rischi
L’implementazione della Physical AI porta benefici tangibili sul piano delle metriche di business. Le aziende possono contare su un elevato adattamento alla variabilità, eliminando l’obbligo di posizionare i pezzi e i componenti in coordinate fisse e predeterminate. Le macchine possono operare in ambienti non strutturati e collaborare in sicurezza con gli esseri umani, riducendo drasticamente i tempi dedicati alla programmazione manuale. Dal punto di vista strategico, questo si traduce in una maggiore flessibilità operativa complessiva, in un deployment e una messa in servizio più rapidi delle applicazioni industriali e in un netto vantaggio competitivo basato sull’adattabilità.
Il paradosso della manipolazione e i costi computazionali
Nonostante i chiari benefici, permangono barriere strutturali significative che rallentano l’adozione di massa. L’interazione fisica e la manipolazione avanzata restano discipline matematicamente e meccanicamente complesse. Come evidenziato dal Professor Rocco, «Esiste un famoso paradosso che dice che ciò che noi esseri umani impariamo in tenera età come capacità di manipolazione è una vera e propria conquista per il robot.» A ciò si aggiungono gli elevati costi computazionali richiesti per l’elaborazione dei modelli e le problematiche legate alla sostenibilità energetica nell’utilizzo di enormi moli di dati.
Cybersecurity, allucinazioni fisiche e sim-to-real gap
La transizione comporta anche l’analisi di rischi specifici che non possono essere trascurati. La cybersecurity assume un ruolo critico, poiché un attacco informatico a un sistema dotato di un corrispettivo materiale può causare danni fisici immediati a cose o persone. Esiste poi il problema dell’affidabilità legato alle allucinazioni fisiche, che si verificano quando l’intelligenza artificiale stima in modo errato le proprietà di un oggetto, causandone ad esempio la caduta o il danneggiamento. Un altro ostacolo è il sim-to-real gap, ovvero lo scarto tra l’ambiente di simulazione virtuale e la realtà concreta, che può provocare deviazioni impreviste nel comportamento sul campo. Infine, la sicurezza dell’uomo desta apprensioni inedite, accentuate dal fatto che per i robot umanoidi non è ancora stato formalizzato e assestato un framework di sicurezza definitivo.
I casi applicativi del laboratorio MERLIN del Politecnico di Milano
La validazione empirica di queste teorie trova spazio nelle attività del laboratorio MERLIN del Politecnico di Milano, inserito nella rete confederata del Leonardo Robotics Lab, una struttura focalizzata sulla robotica industriale. I ricercatori stanno lavorando su un cambio radicale di filosofia operativa: l’obiettivo delle attività non è più fornire alla macchina una sequenza rigida di comandi e coordinate, ma comunicarle direttamente il risultato finale desiderato. In una prima sperimentazione visiva, un robot posto di fronte a dei cubetti posizionati in modo casuale si dimostra in grado di comprendere la loro disposizione nello spazio e le relazioni reciproche. L’operatore esprime il proprio desiderio in linguaggio naturale, senza scrivere codice, e la macchina genera autonomamente la sequenza di azioni per strutturare la scena come richiesto.
Il confezionamento autonomo nel comparto della cosmetica
Una seconda applicazione, pensata per il comparto industriale della cosmetica, mostra dinamiche analoghe: l’operatore mostra al robot l’azione da compiere e specifica la richiesta verbalmente, chiedendo ad esempio di confezionare una scatola contenente due barattoli di un determinato colore e un rossetto di un altro. Il robot percepisce le indicazioni e realizza in autonomia il confezionamento del prodotto finale. Questo approccio dimostra l’efficacia pratica dell’integrazione di sistemi visivi e linguistici per l’esecuzione di mansioni ad alta variabilità senza riconfigurazione manuale della linea.
Ottimizzazione delle celle industriali tramite i fondi PNRR
Nell’ambito di un progetto di ricerca finanziato tramite i fondi del PNRR, l’intelligenza artificiale e la simulazione sono state impiegate per ottimizzare il deployment delle operazioni. Spesso l’allestimento di una cella robotica aziendale si basa sull’esperienza empirica o sull’improvvisazione dei tecnici, rischiando di generare soluzioni subottimali in termini di efficacia e spazio. L’algoritmo interviene per individuare la configurazione geometrica e operativa ideale prima dell’installazione fisica. Gli obiettivi futuri si muovono verso una convergenza tra ricerca scientifica incentrata sulla percezione e sui modelli VLA, e lo sviluppo di infrastrutture informatiche cloud-edge per la gestione dei dati, con il fine ultimo di estendere i benefici dell’automazione intelligente dalle grandi fino alle piccole e medie imprese.
