Chiedi a un ingegnere: Universal Robots condivide quattro previsioni sull’IA fisica

Il settore della robotica si sta evolvendo più rapidamente che mai e i segnali del futuro sono già chiaramente visibili. Anders Beck, Vicepresidente dei prodotti di robotica basati sull’IA presso Universal Robots, ha condiviso quattro previsioni sugli sviluppi più rilevanti dell’IA fisica per gli anni a venire.

Molti ingegneri sono curiosi di conoscere il ruolo dell’IA nella robotica, così il nostro team di ingegneri di Control.com ha posto alcune domande di approfondimento per comprendere meglio il contesto di queste previsioni.

 

#1 Matematica predittiva: una rivoluzione silenziosa

La prossima grande svolta nella robotica non arriverà dall’hardware, ma dalla matematica. Oggi i robot sono reattivi: rispondono agli input e si adattano in tempo reale. Domani saranno in grado di anticipare.

Immaginate robot in grado di prevedere l’impatto di una modifica del percorso prima di eseguirla o di simulare molteplici scenari “what if” in pochi millisecondi. Non è fantascienza, ma la naturale evoluzione del modo in cui calcoliamo le derivate e prevediamo il comportamento dei sistemi. Sebbene questi metodi siano ancora in gran parte oggetto di ricerca, il loro potenziale di trasformare la robotica è innegabile.

A mio avviso, l’intelligenza predittiva definirà la prossima generazione dell’automazione. La domanda non è se questo cambiamento avverrà, ma quanto presto e chi sarà in prima linea.

 

Figura 1. Anticipare i percorsi in ambienti variabili può offrire un grande vantaggio per l’ottimizzazione. Immagine utilizzata per gentile concessione di DCL Logistics

 

Control.com:

Che ruolo svolge l’IA nei calcoli matematici, dal momento che i computer eseguono già operazioni matematiche complesse da mezzo secolo?

Anders:

Penso che ciò che sta cambiando ora sia la ricerca, in continua espansione, dell’efficienza nei modelli di IA; probabilmente è uno dei principali colli di bottiglia odierni. Ecco perché costruiamo così tanti centri dati, nel tentativo di aumentare questa capacità.

Una delle svolte che stanno avvenendo, soprattutto nel campo della robotica, riguarda concetti come i numeri duali e i jet per rappresentare varie distribuzioni nei modelli di IA; ma che differenza fa? Innanzitutto, i modelli matematici possono iniziare a pianificare scenari, perché è possibile rappresentare numerosi stati derivati e ordini di operazione. Non appena si raggiunge una condizione in cui il controllore ha fornito in anticipo molte strategie alternative previste, l’operazione finale diventa molto più efficace.

 

Control.com:

Quali sono alcuni esempi di processi robotici (di IA fisica) che trarranno vantaggio dalla matematica predittiva — dall’“impatto di una modifica della traiettoria”? La maggior parte degli scenari robotici sembra concentrarsi molto sul NON deviare da un percorso programmato.

Anders:

Considerando questo aspetto dal punto di vista dei processi robotici, la maggior parte delle politiche di controllo robotiche esistenti reagisce agli input. Ma se si esegue un processo variabile, come la finitura superficiale, è possibile prevedere cosa accadrà mentre si esegue una scansione sull’intera superficie. Oppure si consideri un processo di assemblaggio, che si basa sul piano A se tutto è corretto, ma per il quale potrei anche prevedere 10.000 piani B da utilizzare come alternative in caso di errori imprevisti. Questa capacità computazionale offre una notevole efficienza rispetto alle reti neurali relativamente lente.

 

#2 Da singoli a sinergici

L’apprendimento per imitazione diventerà una capacità distintiva della prossima ondata di automazione. Oggi la maggior parte dei robot opera come unità indipendenti, gestite da sistemi centralizzati per la gestione delle flotte o da routine pre-programmate. Domani impareranno gli uni dagli altri e dagli esseri umani — alcuni guidati, altri autonomi — formando team adattivi che condividono comportamenti e strategie in tempo reale.

Questa evoluzione si basa su ricerche in cui i robot non si limitano a seguire la traiettoria di un leader, ma osservano, imitano e perfezionano le azioni in modo collaborativo, consentendo un coordinamento dinamico senza script rigidi. I fornitori di robotica industriale hanno gettato le basi con la gestione delle flotte e il movimento sincronizzato per i sistemi multi-braccio, ma il vero apprendimento peer-to-peer e l’auto-organizzazione sono ancora in fase emergente. Tuttavia, sono certo che nel 2026 vedremo implementazioni reali che sfrutteranno modelli di IA fisica addestrati tramite imitazione.

Con la maturazione degli standard di sicurezza, della comunicazione tra robot e degli strumenti di orchestrazione, è prevedibile che la collaborazione basata sull’imitazione passi da progetti pilota di nicchia a un’adozione diffusa in fabbriche e magazzini, trasformando i robot da unità isolate in team cooperativi che apprendono continuamente.

 

Figura 2. La comunicazione tra robot può migliorare ulteriormente l’addestramento. Immagine utilizzata per gentile concessione di NEOintralogistics

 

Control.com:

Quali controlli e contrappesi devono essere utilizzati nell’apprendimento dell’IA? Potrebbe cadere vittima della ripetizione di comportamenti indesiderati, come le persone che imparano cattive pratiche osservando gli altri?

Anders:

È necessaria una metodologia solida e concreta per misurare se l’azione attuale è stata migliore dell’ultima volta. Abbiamo visto molti sistemi di ispezione addestrati mediante apprendimento supervisionato: «Ho rilevato un elemento nuovo durante un prelievo in questo sistema di controllo qualità: puoi dirmi se è positivo o negativo?»

Il processo del futuro consisterà nell’addestrare inizialmente il modello (preaddestramento) e poi, mentre il sistema opera, nel reinserire nuove immagini del mondo reale per perfezionare ulteriormente il modello.

Per alcuni modelli di visione artificiale, può essere difficile fornire una formazione iniziale sufficiente senza trasformare tutto in una lunga attività di configurazione. La soluzione è un punto che affronterò nuovamente nella mia previsione finale.

 

Control.com:

Leggendo tra le righe, la differenza tra passato e futuro è questa: in passato, i robot erano in grado di copiare le azioni di una persona, dato l’input corretto dei sensori. Ma nel prossimo futuro l’obiettivo sarà seguire l’intento umano. Che aspetto avrà?

Anders:

Oggi sul mercato vediamo molti sviluppatori di modelli della Silicon Valley che alimentano i modelli robotici con enormi quantità di dati di addestramento umano, per inserire l’elemento dell’intuizione umana: «Come potrei fare questa operazione? Come riuscirei concretamente a far assemblare questo componente a un robot?»

Più recentemente, singoli produttori hanno iniziato a considerare la raccolta di dati sull’assemblaggio dei propri prodotti e stanno quindi iniziando a generare set di dati per addestrare questi modelli di IA sulla base di tali dati, dando origine all’idea del ragionamento logico.

 

#3 IA progettata per uno scopo specifico

Invece di piattaforme di IA generiche, i produttori adotteranno sempre più applicazioni di IA specifiche per attività: soluzioni progettate per un singolo processo, come saldatura, levigatura, ispezione o assemblaggio. Ci si aspetta che la saldatura con IA, la finitura con IA, l’assemblaggio con IA e l’ispezione con IA diventino funzionalità standard nelle nuove celle robotiche, portando l’automazione in processi un tempo considerati troppo variabili o complessi. Queste applicazioni verticali saranno preaddestrate, preintegrate e pronte all’uso, capaci di offrire miglioramenti misurabili fin dal primo giorno.

La saldatura è un esempio emblematico, con funzionalità basate sull’IA come il tracciamento dei giunti guidato dalla visione e l’ottimizzazione dei parametri assistita dal machine learning, che stanno già trasformando il settore della saldatura. Anche la logistica è un settore in cui abbiamo osservato grandi progressi: oggi i sistemi robotici basati sull’IA dimostrano di poter eseguire in modo efficiente e su vasta scala operazioni complesse di prelievo, stoccaggio e manipolazione. Nel 2026 prevedo che gli investimenti si estenderanno dalla logistica anche al commercio al dettaglio.

 

Figura 3. La saldatura è una candidata ideale per l’addestramento dedicato dell’IA. Immagine utilizzata per gentile concessione di Hirebotics

 

Control.com:

Uno dei vantaggi dei robot tradizionali è che vengono programmati in modo pressoché identico nelle diverse applicazioni, quindi un ingegnere può comprendere il processo di installazione in numerosi contesti: pallettizzazione, saldatura, prelievo e posizionamento, e così via. Le aziende dovranno ora assumere talenti specifici per progettare e mantenere sistemi robotici per ogni tipo di applicazione? E dovranno avere competenze di IA?

Anders:

Penso che il futuro dei talenti dipenderà molto di più dalle competenze degli utenti; per esempio, in un’applicazione di saldatura, serviranno persone dotate di competenze nella saldatura. I nuovi strumenti a loro disposizione saranno molto migliori, ma dovranno comunque preparare il metallo. Dovranno ancora disporre dei disegni tecnici. Dovranno ancora valutare la qualità. Ma alla fine, quelle abilità motorie fini necessarie per realizzare una saldatura perfetta non saranno più un requisito fondamentale per un’azienda. Probabilmente sarà considerato un aspetto positivo, poiché si tratta già di un insieme di competenze sempre più raro da trovare.

Abbiamo già iniziato a osservare questa tendenza da diversi anni, con un numero sempre maggiore di pacchetti software facili da usare per determinate applicazioni, che riducono la domanda di esperti nella programmazione dei robot.

 

Control.com:

Come viene accolta questa strategia basata sul preaddestramento dagli ingegneri che tendono ad apprezzare un maggiore controllo sui propri dispositivi e processi?

Anders:

Penso che, per le implementazioni su scala industriale, siamo ancora agli inizi nell’uso della programmazione completamente autonoma dei robot. Abbiamo molti partner che preferiscono modelli di piccole dimensioni, perfezionando i parametri di processo sulla base dei dati. Se non funziona dopo un paio di tentativi, il produttore può semplicemente decidere di continuare a modificare i parametri; ma se anche questo non funziona, abbandonare la prova non comporta una grande perdita.

Credo che questo sia l’anno in cui vedremo queste tecnologie passare maggiormente all’impiego industriale. La mia previsione è che inizieremo a vedere innanzitutto applicazioni specifiche per determinati ambiti. Prendiamo il settore della visione artificiale. L’IA è la tecnologia dominante da ben oltre un decennio, quindi oggi nessuno penserebbe mai di implementare la visione artificiale senza utilizzare modelli di IA. La tendenza delle altre applicazioni seguirà sicuramente questo percorso.

 

#4 I dati sono il nuovo carburante

Il prossimo grande cambiamento non riguarderà soltanto il modo in cui i robot si muovono o pensano, ma anche il modo in cui i loro dati creano valore. Oggi, la maggior parte delle preziose informazioni generate dai robot – letture dei sensori, fotogrammi acquisiti dai sistemi di visione, profili di forza – rimane all'interno dello stabilimento del cliente. Questo è ottimo per la privacy e la rapidità, ma significa che spesso gli sviluppatori di IA non dispongono dei dati del mondo reale necessari per creare applicazioni più intelligenti.

In futuro, immagino che i produttori di robot creeranno scambi di dati sicuri e basati sul consenso. Con il consenso dei clienti e solide garanzie di tutela della privacy, i dati anonimizzati sulle prestazioni potrebbero essere aggregati e messi a disposizione degli sviluppatori di IA come set di addestramento o servizi per i modelli. Immaginate robot di saldatura che condividono metriche anonimizzate sulla qualità delle giunzioni, oppure cobot per la levigatura che contribuiscono con dati sulla finitura delle superfici, alimentando un'IA più intelligente per il rilevamento dei difetti, la manutenzione predittiva e il controllo adattivo.

 

Figura 4. Le attività simulate possono essere utilizzate per raccogliere enormi quantità di dati per l'addestramento dei modelli. Immagine utilizzata per gentile concessione di Universal Robots

 

Control.com:

Esistono già esempi di questo tipo di dati che vengono raccolti e producono risultati pratici nell'ambito dell'automazione industriale?

Anders:

Oggi possiamo trovare fornitori che vendono dati a ore, utilizzando fattorie di apprendimento in cui le aziende allestiscono centinaia di celle robotiche per raccogliere le dinamiche reali di contatto necessarie per eseguire applicazioni nel mondo reale. È evidente che si sta puntando molto sulla costruzione di modelli in grado di risolvere sia i problemi specifici dell'applicazione sia quelli generici.

Questo porta a interrogarsi su come programmare e impartire istruzioni ai sistemi del futuro. Si mostra al robot come fare? Si dice al robot come fare? Si tratta di prompt tramite chat, come vediamo con gli LLM? Oppure è qualcosa di completamente diverso?

Sarà entusiasmante vedere come si svilupperà, perché una cosa è addestrare questo grande modello di dati, ma non appena diventa realtà, come si interagisce con esso? Quali sono le modalità corrette? Come si capisce se ha torto o ragione?

Penso che questa sarà una parte entusiasmante del percorso della robotica!

 

I vantaggi della robotica predittiva

Il futuro della robotica sarà definito dall'interazione tra tecniche avanzate, applicazioni più intelligenti e strategie basate sui dati. Insieme, questi cambiamenti promettono un salto di qualità nel ROI delle missioni: maggiore produttività per ora di funzionamento del robot, implementazione e riconfigurazione più rapide, riduzione dei tempi di inattività e miglioramento continuo guidato dai dati del mondo reale.