Safe by Design: la nuova frontiera della robotica e dell’ingegneria dei sistemi di intelligenza artificiale

Attualmente dirigo il Centro di eccellenza di Amazon per la sicurezza delle soluzioni robotiche, meccatroniche e di packaging sostenibile. In questo ruolo ho spesso l’occasione di sottolineare che, poiché i sistemi robotici e di intelligenza artificiale operano sempre più in ambienti umanocentrici, la sicurezza è diventata non solo una sfida progettuale, ma un fattore determinante per ottenere la fiducia degli utilizzatori delle tecnologie e dell’audience globale per garantire la scalabilità a lungo termine. Negli ultimi vent’anni ho lavorato nei settori della robotica, dell’automotive, della logistica e dei sistemi avanzati di intelligenza artificiale per progettare sistemi autonomi che unissero alle performance anche sicurezza, verificabilità e allineamento all’umano.

I sistemi autonomi non sono più solo una visione futuristica: sono già oggi collaboratori, copiloti industriali e operatori che si occupano delle consegne. Ma da questa realtà deriva un nuovo imperativo: come possiamo progettare macchine non solo tecnicamente robuste e produttive, ma anche indiscutibilmente sicure? Nei due decenni in cui mi sono occupato di sicurezza robotica, ho imparato che la mera conformità agli standard e alle norme non è sufficiente. Il vero obiettivo è ottenere la fiducia di tutti gli stakeholders: misurabile, spiegabile e resiliente anche nelle pressanti condizioni del mondo reale.

Dai principi alla pratica

In Amazon mi occupo di far sì che i sistemi autonomi funzionino in quel caotico ambiente che si chiama realtà: robot per la pallettizzazione in zone operative condivise con gli esseri umani, AGV che instradano dinamicamente attraverso centri di smistamento con layout variabili e sistemi di navette meccatroniche che si adattano continuamente per ottimizzare le prestazioni, la sicurezza e l’ergonomia.

Non parliamo, in sostanza, di scenari con condizioni controllate, come il test di un prototipo in un laboratorio, ma di veri ambienti di produzione in cui devono coesistere velocità e sicurezza, e dove abbiamo raggiunto l’obiettivo di azzerare i problemi di ergonomia e sicurezza legati alle macchine in tutte le nostre implementazioni su larga scala.

Prevedere il fallimento per evitarlo: una visione sistemica del rischio nell’ambito della robotica autonoma

Uno dei principali obiettivi attuali del mio team è quello di creare metodologie robuste di analisi sistematica e di valutazione del rischio e metodologie di validazione ibrida che uniscano la simulazione basata su scenari con indici che misurano la sicurezza in tempo reale. Ciò consente una di effettuare un monitoraggio continuo, anche dopo l’implementazione, trasformando i dati sul campo in vere e proprie evidenze della sicurezza del sistema. Si tratta di un passaggio da un modello pesantemente documentato a uno operativamente consapevole, in cui le prove di sicurezza si evolvono insieme al sistema.

Avendo progettato e convalidato macchine per le costruzioni CNH e flotte di robot in Amazon, ho potuto verificare come il rischio emerga non solo dalle limitazioni dell’hardware e dai suoi possibili guasti, ma anche e soprattutto da errori di interazione sistemica che riguardano la percezione, la logica di controllo, la pianificazione delle attività e l’interazione umana. La sicurezza di questi sistemi deve essere progettata come una proprietà emergente, non trattata come un rimedio tardivo, applicato solo alla fine del processo di sviluppo.

Validare la complessità: la sicurezza funzionale incontra l’autonomia

I sistemi potenziato dall’intelligenza artificiale non sempre si adattano perfettamente a quadri di sicurezza deterministici. Il loro comportamento può variare in base ai dati di addestramento, alle condizioni ambientali e agli aggiornamenti del sistema. Ma devono comunque essere testati e validati, il che richiede un ripensamento del modo in cui definiamo le prove, la tracciabilità e i margini di sicurezza nei sistemi probabilistici.

L’opportunità è quella di unificare approcci frammentati – ricerca, conformità, ingegneria dei sistemi – in una disciplina condivisa di robotica AI sicura. Non è sufficiente che i sistemi autonomi siano efficienti: devono essere prevedibili, trasparenti e allineati a principi di etica e sicurezza fin dalle fasi iniziali del processo di sviluppo. Ciò significa che la sicurezza deve essere inquadrata non solo come un rischio da ridurre, ma come una capacità da sviluppare, per promuovere la fiducia a lungo termine, l’eccellenza operativa e i benefici per la società nell’adozione di tecnologie avanzate. Chi oggi è in grado di dominare il tema della sicurezza sarà in una posizione di vantaggio per forgiare le norme etiche e tecniche dei sistemi autonomi di prossima generazione.

La fiducia deve essere interdisciplinare – o non è scalabile

La sicurezza vive all’intersezione di diverse discipline. Il Centro di Eccellenza per la sicurezza robotica che dirigo in Amazon unisce più settori in un modello di governance unificato: gli ingegneri di sistema definiscono gli obiettivi di sicurezza in collaborazione con i responsabili della conformità; i team legali anticipano i cambiamenti normativi, come il Regolamento Macchine dell’UE; chi si occupa di Operations, Affidabilità e Manutenzione, Salute e Sicurezza sul Lavoro apporta un contributo operativo sin dalle prime fasi di progettazione; i team di ricerca e ingegneria contribuiscono a loro volta con strumenti di progettazione e validazione per testare i limiti del sistema prima che venga reso operativo. Questa struttura interdisciplinare garantisce non solo una più rapida disponibilità sul mercato, ma anche una resilienza “incorporata” lungo tutto il ciclo di vita dei prodotti robotici.

Obiettivo sicurezza fallito: che cosa potrebbe accadere

Questo post sul robot umanoide che va fuori controllo dimostra più di mille parole perché la sicurezza integrata sia una necessità.

Infatti il “collasso” di questo robot umanoide solleva domande critiche sulle garanzia per la sicurezza che questi sistemi esibiscono nel mondo reale: l’incidente è, in effetti, un esempio da manuale di difetti di progettazione latenti che emergono in fasi successive, in condizioni di variabilità ambientale o operativa non controllate. Un’analisi più approfondita rivela le seguenti cause sistemiche:

1. Inadeguatezza del controllo in condizioni fisiche limite

• Causa principale: Il robot sembra aver superato i limiti di stabilità meccanica, suggerendo che l’algoritmo di pianificazione del movimento o di assegnazione della coppia non ha tenuto conto del feedback inerziale in tempo reale o dell’instabilità fisica.
• Analisi del rischio: azione di controllo non sicura, che non ha garantito l’obiettivo di mantenere la postura o eseguire le azioni corrette”.
• Allineamento allo standard di analisi deI rischio ISO 12100: l’evento segnala una fase di stima del rischio insufficiente per gli scenari di squilibrio dinamico.

2. Monitoraggio insufficiente dei vincoli in fase di esecuzione

• Causa principale: non c’è stato alcun intervento visibile prima del collasso. Ciò indica la mancanza di un monitoraggio in tempo reale o di vincoli di sicurezza per arrestare il movimento o ripianificare le azioni quando il controllo dell’automa esibisce malfunzionamenti
• Implicazioni della norma ISO 22440: I robot collaborativi e di servizio devono percepire e rispondere dinamicamente ai cambiamenti del compito o del contesto ambientale.
• Best practice: I controlli posturali di sicurezza e l’eventuale arresto devono attivarsi prima che venga raggiunta una soglia di collasso.

3. Comportamento emergente non considerato nella validazione

• Causa principale: L’incidente può derivare da un comportamento emergente dovuto a interazioni complesse tra ambiente, stack software e attuatori che non rientrava negli scenari di validazione.
• Analisi del rischio: la validazione della funzionalità dei componenti è insufficiente, poichè gli scenari emergenti a livello di sistema devono essere modellati e sottoposti a stress test, soprattutto nei casi d’uso in cui gli automi convididono lo spazio operativo con sviluppatori, tecnici, ingegneri o utilizzatori.

4. Fattori umani e ipotesi di sicurezza incomplete

• Causa principale: In un ambiente demo il protocollo di interazione uomo-robot probabilmente non ha tenuto conto della vicinanza degli operatori, del terreno irregolare o del carico. Ognuno di questi fattori potrebbe influenzare la postura del robot o la sua capacità di ricevere informazioni dall’ambiente, generando azioni di controllo con effetto caotico
• Allineamento agli standard di analisi del rischio, sicurezza funzionale e dei sistemi robotici integrati e collaborativi (ISO 12100, ISO 13849/IEC 61508, ISO 10218, ISO TS 15066): la sicurezza funzionale nella robotica deve considerare il contesto operativo e il comportamento umano imprevedibile.
• Potenziale lacuna: Non sono state utilizzate barriere, distanze di sicurezza o routine di stabilizzazione della postura specifiche del robot in caso di perdita di controllo incipiente.

Raccomandazioni per una integrazione efficace della sicurezza

Per ridurre il rischio di eventi simili e rafforzare la fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale embodied è opportuno:

• Applicare iterativamente un’analisi sistematica del rischio già dalle fasi iniziali del processo di sviluppo: mappare le azioni di controllo non sicure, tra cui la perdita di equilibrio, il ritardo nel rilevamento delle cadute e i ritardi dei sensori-attuatori. Progettare esplicitamente i vincoli di sicurezza nella logica del software.
• Implementare monitoraggi della stabilità dinamica: Utilizzare soglie di deviazione, feedback di perturbazione della postura e rilevamento inerziale in tempo reale per attivare stati sicuri in modo preventivo.
• Estendere i test a tutti i casi e scenari possibili: simulare modalità di guasto su pavimenti irregolari, carichi in movimento e giunti degradati per rivelare le vulnerabilità al di là delle mere condizioni di laboratorio.
• Rivalutare il rischio operativo secondo la norma ISO 12100: includere gli ambienti di test e le loro caratteristiche nelle valutazioni del rischio, assicurando che le implementazioni offrano misure di protezione per operatori e tecnici coinvolti.
• Integrare nel sistema i requisiti derivanti dalle norme di sicurezza funzionale: Incorporare controllori di sicurezza, che recepiscano informazioni sull’ambiente e sulle attività, e che governino l’evoluzione degli automi evolvono in base ai modelli di rischio appresi nelle fasi di addestramento.

Caso di studio: miglioramento dell’ergonomia e dell’efficienza con la robotica guidata dalla visione nei centri logistici di Amazon

I centri logistici di Amazon gestiscono milioni di pacchi al giorno, richiedendo attività manuali ripetitive che possono, se non gestite correttamente, causare disturbi muscoloscheletrici per i lavoratori. Per risolvere questo problema, Amazon ha implementato un manipolatore robotico dotato di un sistema di visione avanzato per automatizzare il posizionamento degli articoli sui nastri trasportatori, riducendo i rischi ergonomici e migliorando l’efficienza del processo

Panoramica del sistema

• Manipolatore robotico: Un braccio robotico in grado di eseguire movimenti di precisione, progettato per gestire una varietà di dimensioni e pesi degli oggetti.
• Sistema di visione: Telecamere e sensori integrati consentono al robot di identificare, localizzare e riconoscere in tempo reale le caratteristiche degli oggetti, garantendo un posizionamento accurato sui nastri trasportatori.
• Algoritmi di apprendimento automatico: Il sistema impiega l’intelligenza artificiale per apprendere e adattarsi continuamente ad oggetti di nuova forma e tipologia, migliorando la sua versatilità e precisione nel tempo.

Implementazione e risultati

• Vantaggi ergonomici: Automatizzando il processo di induzione, il sistema robotico ha ridotto significativamente la necessità per i lavoratori di eseguire movimenti ripetitivi di sollevamento e torsione, diminuendo il rischio ergonomico.
• Efficienza operativa: La capacità del robot di lavorare ininterrottamente senza affaticarsi ha portato a un aumento della produttività e della coerenza nella gestione degli articoli.
• Aumento delle competenze: I dipendenti precedentemente assegnati a compiti di induzione sono stati riqualificati per ruoli di supervisione e manutenzione del sistema, promuovendo lo sviluppo delle competenze e la soddisfazione lavorativa.

Conclusioni

L’integrazione di un manipolatore robotizzato dotato di sistema di visione nei centri logistici di Amazon esemplifica come l’automazione possa migliorare sia l’ergonomia che l’efficienza operativa. Rispondendo alle esigenze sia umane che di sistema, Amazon dimostra il suo impegno per operazioni di magazzino sicure e sostenibili.

In generale, le macchine autonome plasmeranno il futuro della logistica, della sanità, della mobilità e della produzione, ma solo se guadagneranno la fiducia di tutti gli operatori coinvolti. Una fiducia che non può essere improvvisata, ma deve essere costruita, strato per strato, dalla percezione e dal controllo all’etica e alla governance. In questa nuova era la sicurezza non è solo sinonimo di conformità alle norme: è il riflesso della maturità progettuale, della collaborazione interfunzionale e dell’impegno di un’organizzazione a distribuire l’autonomia in modo responsabile.

Il futuro appartiene a coloro che sono in grado di costruire macchine intelligenti che si comportano in modo prevedibile, si allineano alle intenzioni umane e sono in grado di correggere il loro comportamento in scenari ambigui o non ancora esplorati. La progettazione di questo tipo di fiducia è la vera frontiera, ed è a partire da essa che si definirà la prossima generazione di leadership nella robotica e nell’intelligenza artificiale.

Al giorno d’oggi l’autonomia dei robot e delle macchine ha raggiunto un punto in cui le prestazioni non sono più l’unico parametro di riferimento: la prevedibilità del comportamento e l’integrità sono ora altrettanto fondamentali. La sicurezza deve trasformarsi da una metodologie per assicurare la conformità ad una disciplina ingegneristica fondamentale che guida l’innovazione e guadagna la fiducia di tutti gli operatori del settore tecnologico e dell’intera società.