Attraverso le ricerche dell’Osservatorio Innovative Robotics, in questo articolo esploreremo le principali tecnologie che rendono possibile l’integrazione tra intelligenza artificiale e robotica, i modelli di apprendimento emergenti, i vantaggi attesi per le imprese e i rischi da tenere in considerazione.
Quando si parla di intelligenza artificiale applicata alla robotica, il termine che ricorre con crescente frequenza è Physical AI. Si tratta del paradigma che definisce l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale, che tutti stiamo imparando a conoscere in forma digitale, all’interno di una macchina fisica.
Come spiega Paolo Rocco, Responsabile scientifico dell’Osservatorio: “Da esecutori vincolati a sequenze predefinite, i robot diventano capaci di costruire una rappresentazione del mondo, anticipare gli ostacoli e selezionare autonomamente l’azione più appropriata al contesto.”
Il passaggio è sostanziale. Un robot tradizionale capisce posizioni, traiettorie e velocità, ma non attribuisce significato a ciò che percepisce. Un robot abilitato dalla Physical AI, invece, sviluppa una comprensione semantica della realtà: vede un oggetto, lo mette in relazione con il contesto, e può determinare autonomamente la sequenza di azioni necessarie per raggiungere l’obiettivo indicato dall’operatore. Non si tratta semplicemente di robot più veloci o più precisi, ma di sistemi che imparano, si adattano e collaborano.
L’integrazione tra AI e robotica si regge su tre abilitatori tecnologici fondamentali, identificati dalla ricerca dell’Osservatorio Innovative Robotics:
Un ruolo sempre più centrale è giocato dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che facilitano l’interazione tra operatore e robot attraverso il linguaggio naturale. L’operatore non deve più scrivere codice complesso: può descrivere a parole l’obiettivo, e il robot interpreta e agisce di conseguenza.
Ancora più rilevanti per la robotica fisica sono i Visual Language Action Models (VLA), modelli end-to-end che traducono direttamente ciò che le telecamere del robot percepiscono in comandi motore, eliminando diversi passaggi intermedi della programmazione tradizionale.
L’addestramento è uno dei nodi centrali dell’integrazione tra AI e robotica. I robot intelligenti vengono oggi formati prevalentemente in simulazione, attraverso software altamente realistici che permettono di eseguire migliaia o milioni di prove virtuali prima di qualsiasi applicazione reale.
Questo approccio, basato sul concetto di Digital Twin, consente di trasferire al robot fisico le cosiddette “policy”, ovvero le sequenze di comportamento apprese, nel momento in cui dovrà operare in situazioni non precodificate.
I modelli di apprendimento si articolano in tre categorie principali, secondo uno schema elaborato dal World Economic Forum e BCG e citato nella ricerca dell’Osservatorio:
Tra queste, il Few-Shot Learning rappresenta un caso intermedio: l’operatore fornisce poche dimostrazioni di fronte a una situazione inaspettata, e il robot osserva e apprende quanto basta per eseguire il compito autonomamente.
I benefici dell’integrazione tra AI e robotica si manifestano su più livelli, sia tecnologico che di business. Il più significativo è la capacità di adattamento alla variabilità: un robot intelligente non richiede che i pezzi o gli oggetti con cui interagisce siano disposti in posizioni fisse predeterminate, aprendo la strada al lavoro in ambienti dinamici e non strutturati.
A questo si aggiunge la possibilità di una collaborazione sicura con gli esseri umani, con robot capaci di riconoscere la presenza umana e modulare il proprio comportamento di conseguenza.
Sul piano operativo e competitivo, l’integrazione con l’AI si traduce in maggiore flessibilità dei processi, tempi di messa in servizio più rapidi e una capacità di adattamento che diventa essa stessa leva competitiva.
Non è un caso che l’Osservatorio Innovative Robotics segnali come, tra le aziende italiane che investono in robotica, la flessibilità di processo e di volume stia emergendo come criterio di valutazione sempre più rilevante, accanto ai tradizionali indicatori di produttività e riduzione dei costi.
Secondo i dati della Ricerca dell’Osservatorio, la spesa media pianificata per robot innovativi con AI è di 183.000 euro: ancora contenuta, ma indicativa di un interesse concreto e in crescita.
Le sfide che l’integrazione tra AI e robotica porta con sé non sono da sottovalutare. Sul piano tecnico, la manipolazione avanzata rimane uno degli ostacoli più complessi. Un esempio sono le capacità motorie: un bambino le sviluppa spontaneamente nei primissimi anni di vita, sono ancora una conquista difficile per i sistemi robotici. Questo fenomeno ha un nome ben preciso ed è noto come ‘paradosso di Moravec’.
A questo si aggiungono i costi computazionali associati all’elaborazione di grandi quantità di dati, con implicazioni non trascurabili in termini di sostenibilità.
Sul piano dei rischi sistemici, la Cybersecurity assume una dimensione del tutto nuova quando l’AI si incorpora in un sistema fisico: un attacco informatico a un robot operativo può provocare danni materiali concreti, ben diversi da quelli di una violazione digitale tradizionale.
C’è poi il tema dell’affidabilità. Analogamente ai modelli di AI generativa, anche i sistemi di Physical AI possono incorrere in errori di valutazione, stimando in modo impreciso la realtà percepita.
Come sottolinea Elena De Momi, Responsabile scientifico dell’Osservatorio Innovative Robotics: “La tecnologia si sta sviluppando a ritmo sostenuto, la capacità delle imprese e delle istituzioni italiane di adeguarsi a questa velocità determinerà il posizionamento competitivo del Paese in uno dei mercati a maggiore potenziale dei prossimi decenni.”
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