In che modo viene utilizzata l'intelligenza artificiale nella robotica?

La robotica basata sull'intelligenza artificiale, talvolta denominata "IA fisica" o "IA incarnata", consiste nell'uso dell'intelligenza artificiale per consentire alle macchine di operare nel mondo fisico. Anziché limitarsi a generare solo testo o immagini, il sistema deve integrare percezione, ragionamento e azione.

Un robot può utilizzare telecamere, sensori di profondità, sensori di forza, microfoni o sensori di posizione per comprendere ciò che lo circonda. I modelli di intelligenza artificiale possono aiutare a interpretare tali segnali, identificare oggetti, seguire istruzioni, pianificare un percorso, scegliere come afferrare un oggetto o decidere quando un’azione è pericolosa.

Ciò non significa che ogni robot sia un umanoide multiuso. La maggior parte dei robot più utili oggi sono ancora specializzati: bracci robotici industriali, robot da magazzino, sistemi di ispezione, strumenti chirurgici, droni, veicoli autonomi, robot per le consegne o macchine di servizio. L’intelligenza artificiale amplia ciò che questi dispositivi sono in grado di percepire e a cui possono adattarsi, ma l’hardware e l’ambiente continuano ad avere la loro importanza.

Per un robot, la percezione consiste nel trasformare i dati grezzi raccolti dai sensori in una comprensione utile dell’ambiente circostante. L’immagine ripresa da una telecamera, di per sé, è costituita solo da pixel. Una scansione lidar è costituita solo da distanze. Un sensore di forza è costituito solo da numeri. L’intelligenza artificiale aiuta a convertire questi segnali in oggetti, superfici, ostacoli, persone, strumenti e stati dell’attività.

I modelli di visione artificiale sono in grado di rilevare componenti su una linea di assemblaggio, ispezionare difetti, stimare la profondità, tracciare un oggetto in movimento o identificare il punto in cui la pinza di un robot deve avvicinarsi. I modelli multimodali possono combinare immagini e istruzioni verbali, mentre i modelli di percezione specializzati possono essere eseguiti localmente sull’hardware del robot per consentire decisioni a bassa latenza.

È proprio dalla percezione che nasce l’incertezza. Cambiamenti di illuminazione, riflessi, occlusioni, polvere, disordine e oggetti insoliti possono confondere un modello. Un robot affidabile deve disporre di controlli di affidabilità, comportamenti di ripiego e livelli di sicurezza, anziché dare per scontato che ogni risultato di percezione sia corretto.

Uno dei settori più attivi nel campo della robotica basata sull'intelligenza artificiale è quello che si occupa di collegare il linguaggio naturale alle azioni. Una persona potrebbe dire, ad esempio: "Prendi la scatola blu" o "Sposta questi pezzi sul vassoio di ispezione". Il robot deve tradurre tale istruzione in oggetti, coordinate, piani di movimento e comandi di controllo.

I modelli "visione-linguaggio-azione" sono progettati proprio per fungere da ponte in questo senso. Sono in grado di elaborare input visivi e comandi linguistici, per poi generare un’azione o una sequenza di azioni. In pratica, questi modelli operano solitamente in combinazione con controllori di livello inferiore, vincoli di sicurezza e software specifico per i robot, piuttosto che sostituire l’intero stack robotico.

Ecco perché la robotica basata sull’intelligenza artificiale è diversa da un chatbot. Una frase errata può essere corretta, ma un movimento sbagliato può danneggiare le attrezzature o mettere a rischio le persone. Il modello di intelligenza artificiale è solo uno dei livelli di un sistema più ampio che deve verificare le azioni prima e durante l’esecuzione.

I robot possono apprendere da molti tipi di dati: dimostrazioni umane, teleoperazione, registrazioni dei sensori, video, scene sintetiche, ambienti di simulazione e prove nel mondo reale. L'obiettivo è quello di esporre il modello a una varietà di situazioni sufficientemente ampia da consentirgli di gestire compiti al di fuori di un contesto perfettamente prestabilito.

La simulazione è particolarmente importante perché la raccolta di dati fisici sui robot è un processo lento, costoso e talvolta rischioso. Un magazzino, un banco di laboratorio o una cella produttiva simulati consentono di generare numerosi esempi, testare casi limite rari e addestrare le politiche prima che vengano implementate su hardware reale.

La parte difficile è il trasferimento. Un comportamento che funziona in simulazione può fallire quando una pinza scivola, un oggetto è più pesante del previsto o l’illuminazione cambia. Ecco perché i team di robotica combinano la simulazione con dati reali, valutazioni, messe a punto e implementazioni prudenti.

I robot basati sull'intelligenza artificiale sono già utili in contesti in cui le attività sono ripetitive, strutturate o critiche per la sicurezza. I robot industriali possono ispezionare componenti, coadiuvare l'assemblaggio o movimentare materiali. I robot da magazzino possono muoversi tra i corridoi, spostare le scorte e supportare i flussi di lavoro relativi all'evasione degli ordini.

I robot vengono utilizzati anche in agricoltura, nell’industria mineraria, nella logistica, in medicina, nell’automazione di laboratorio, nell’ispezione delle infrastrutture e nella sicurezza pubblica. In molti casi il sistema più prezioso non è un robot umanoide, bensì un robot specializzato in grado di svolgere un unico compito in modo affidabile in un ambiente ben definito.

I robot umanoidi attirano l'attenzione perché potrebbero operare in spazi progettati per le persone. Tuttavia, è ancora difficile implementarli su larga scala. Equilibrio, destrezza, autonomia della batteria, costo, affidabilità e sicurezza rimangono i principali limiti, nonostante il miglioramento della qualità dei modelli e dell'hardware.

I sistemi digitali basati sull'intelligenza artificiale possono funzionare interamente all'interno di data center e prodotti software. La robotica, invece, deve confrontarsi con il mondo fisico: attrito, peso, forza, variazioni di luce, pavimenti irregolari, oggetti fragili, persone in movimento e hardware soggetto a usura.

Anche la latenza è importante. Un robot potrebbe dover reagire in millisecondi, non in secondi. Alcune operazioni di inferenza possono avvenire nel cloud, ma molte decisioni devono essere elaborate direttamente sul dispositivo o in prossimità del robot, affinché il sistema rimanga reattivo anche in caso di connettività limitata.

La sicurezza rappresenta un’altra differenza fondamentale. Un sistema robotico necessita di sensori, arresti di emergenza, controllori certificati, autorizzazioni, limiti fisici e supervisione umana. Modelli di intelligenza artificiale più avanzati possono rendere i robot più flessibili, ma non eliminano la necessità di una disciplina ingegneristica.

La direzione è chiara: la robotica si sta orientando verso modelli in grado di generalizzare su un numero maggiore di compiti, imparare da un numero minore di dimostrazioni e adattarsi a diversi corpi robotici. I dataset aperti di robotica, gli strumenti di simulazione e i modelli di base per i robot stanno rendendo più facile la sperimentazione.

Il progresso più probabile nel breve termine non è la creazione di un unico robot domestico universale. Si tratta piuttosto di una maggiore autonomia nei magazzini, nelle fabbriche, nei laboratori, negli ospedali, nelle aziende agricole, nei processi di ispezione e nei veicoli, oltre che di piattaforme di ricerca più avanzate per gli umanoidi e i manipolatori mobili.

La robotica basata sull’intelligenza artificiale aumenterà inoltre la domanda di infrastrutture. L’addestramento dei modelli robotici può richiedere simulazioni, GPU, spazio di archiviazione e pipeline di valutazione. L’implementazione dei robot può richiedere chip di inferenza edge, reti, monitoraggio e aggiornamenti software affidabili. L’intelligenza artificiale fisica rientra quindi nello stesso contesto infrastrutturale dei modelli, dell’inferenza, delle GPU e dei data center.