«I robot, come li conosciamo, cosa capiscono? Hanno una comprensione puramente geometrica della realtà: capiscono posizioni, capiscono traiettorie, capiscono velocità. Non capiscono altro».
Questa provocazione di Paolo Rocco, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Innovative Robotics del Politecnico di Milano, fotografa il limite storico che ha confinato l’automazione industriale dentro perimetri rigidi e linee di produzione pre-programmate. Oggi, sotto la spinta di una crisi demografica che sta drenando forza lavoro e di una competizione globale che impone iper-efficienza, quel limite è crollato.
Durante il convegno annuale dell’Osservatorio, è emerso chiaramente come l’intersezione tra intelligenza artificiale e macchine fisiche stia ridefinendo i poteri dell’hardware in fabbrica, costringendo i CIO e i direttori delle Operations a ridisegnare le architetture dei sistemi produttivi.
Che cos’è la Physical AI e come supera la robotica tradizionale
La physical AI rappresenta l’evoluzione dell’intelligenza artificiale puramente digitale verso un’architettura incorporata nelle macchine fisiche. Per anni i robot industriali hanno operato basandosi su un modello rigido. Questa nuova declinazione tecnologica richiede invece che il sistema sia in grado di percepire l’ambiente, comprendere le leggi della fisica e agire di conseguenza per modificarlo.
Gli abilitatori tecnologici fondamentali di questo passaggio sono tre:
- una percezione potenziata attraverso strumenti sofisticati come telecamere, LiDAR e sensori tattili;
- la capacità di elaborare queste informazioni in modo autonomo;
- infine, l’adozione di primitive di manipolazione e navigazione avanzate.
Questo equipaggiamento consente ai sistemi robotici di estendere il proprio raggio d’azione, passando dalla storica manipolazione di oggetti rigidi al trattamento di materiali flessibili, e muovendosi su basi non più fisse ma mobili, come nel caso dei quadrupedi o degli umanoidi.
Il passaggio dalla comprensione geometrica a quella semantica della realtà
Il vero salto di paradigma risiede nel superamento dei limiti computazionali tradizionali. I robot di vecchia generazione possiedono una comprensione puramente geometrica della realtà, limitata a coordinate, traiettorie e velocità.
La physical AI introduce una comprensione semantica, dove la macchina attribuisce un significato preciso agli elementi della scena, li mette in relazione tra loro e determina autonomamente la sequenza di azioni necessarie a raggiungere l’obiettivo impostato dall’operatore.
Come evidenziato da Paolo Rocco, «il robot dà un significato a quello che vede, lo mette in relazione ad altri oggetti che trova sulla scena e, autonomamente, è in grado di determinare una sequenza di azioni».
Modelli VLA e LLM come nuova architettura di controllo industriale
L’integrazione dei modelli fondazionali all’interno delle infrastrutture di fabbrica modifica radicalmente l’interazione tra uomo e macchina. L’adozione dei Large Language Models (LLM) consente di abbattere le barriere della programmazione tradizionale: l’operatore non deve più spendere ore a scrivere righe di codice complesso, poiché il sistema è in grado di interpretare direttamente le istruzioni fornite in linguaggio naturale.
La vera frontiera per la gestione degli asset fisici è rappresentata dai modelli Vision-Language-Action (VLA). Si tratta di metodologie end-to-end capaci di creare un collegamento diretto tra la percezione visiva delle telecamere e i comandi del motore del robot, eliminando i passaggi intermedi della programmazione classica.
Questa architettura permette alla macchina di scatenare la sequenza di azioni necessaria basandosi esclusivamente su ciò che vede, ottimizzando i tempi di risposta e aumentando la flessibilità del sistema di fronte a imprevisti sulla linea di produzione.
Il ruolo del Digital Twin e dell’apprendimento zero shot nei sistemi fisici
In questa nuova configurazione industriale, la simulazione smette di essere un semplice strumento di verifica e assume un ruolo centrale nei processi di R&D e di Operations. I robot vengono addestrati all’interno di ambienti virtuali ad altissima fedeltà, capaci di riprodurre fedelmente le dinamiche della realtà. All’interno di questi Digital Twin, le macchine eseguono milioni di prove virtuali per apprendere le policy di comportamento da applicare sul campo.
Questo approccio abilita i paradigmi di apprendimento avanzati:
- Few-shot learning: davanti a una situazione imprevista, l’operatore mostra un numero ridotto di dimostrazioni pratiche e il robot, comprendendo il contesto, impara a eseguire il compito.
- Zero-shot learning: rappresenta la frontiera più complessa, in cui un robot pre-allenato in simulazione viene posto di fronte a un contesto completamente nuovo ed è in grado di eseguire l’operazione senza alcun addestramento sul campo.
Secondo la tassonomia del World Economic Forum e di BCG, i sistemi si stanno evolvendo dalla Rule-Based Robotics (ambienti predicibili) alla Training-Based Robotics (ambramento in simulazione), fino alla Context-Based Robotics, che opera in ambienti del tutto destrutturati grazie allo zero-shot learning.
Vantaggi di business e gestione dei rischi nell’adozione della physical AI
L’implementazione della physical AI offre benefici concreti in termini di flessibilità e ROI. Le aziende possono gestire la variabilità della produzione senza la necessità che i componenti si trovino in posizioni fisse e predeterminate, riducendo drasticamente i tempi e i costi della programmazione manuale. Il deployment delle applicazioni diventa più rapido, garantendo un vantaggio competitivo misurabile. Rocco ha chiarito l’impatto di questa svolta sottolineando che «l’interazione si basa sull’interpretazione del linguaggio naturale».
Tuttavia, il passaggio a sistemi guidati dall’intelligenza artificiale fisica comporta una serie di barriere e sfide tecnologiche che le direzioni IT devono valutare attentamente. La manipolazione avanzata e l’interazione con l’ambiente rimangono compiti complessi, gravati da costi computazionali elevati che impattano direttamente sulla sostenibilità delle infrastrutture edge.
Sicurezza informatica e gap di simulazione le barriere da superare
Il management deve fare i conti con rischi specifici legati alla natura fisica delle macchine. Un attacco a un sistema dotato di mobilità e forza meccanica può provocare danni ingenti a cose e persone. A questo si aggiunge il problema dell’affidabilità dei modelli: la Physical AI può incorrere in allucinazioni, stimando in modo errato il peso o la forma di un oggetto e causandone la caduta.
Un ulteriore ostacolo è il Sim-to-Real gap, ovvero lo scostamento inevitabile tra il comportamento del robot nell’ambiente di simulazione e quello sulla linea reale, che può generare deviazioni operative.
Infine, sebbene i robot tradizionali poggino su solidi standard di sicurezza meccanica, l’introduzione di umanoidi o sistemi guidati da AI soffre ancora della mancanza di un framework normativo e di sicurezza completamente assestato.
Casi d’uso industriali e trasferimento tecnologico dalle grandi imprese alle PMI
Le applicazioni concrete sviluppate all’interno dei centri di ricerca dimostrano che questa tecnologia è già pronta per uscire dai laboratori. Presso il laboratorio MERLIN del Politecnico di Milano (parte del Leonardo Robotics Lab), i ricercatori stanno lavorando sulla programmazione a obiettivi: l’operatore definisce il risultato desiderato in linguaggio naturale e il robot calcola autonomamente i movimenti necessari.
Questo approccio è stato applicato a un processo industriale nel settore della cosmetica, dove la macchina confeziona una scatola prelevando prodotti di colori differenti basandosi solo su un comando vocale.
Un altro progetto, finanziato nell’ambito del PNRR, sfrutta l’AI e la simulazione per ottimizzare il layout delle celle robotiche, individuando la disposizione ideale tra robot, oggetti e operatori umani per evitare soluzioni subottimali. L’obiettivo strategico rimane quello di democratizzare queste soluzioni, diffondendo la cultura dell’automazione avanzata non solo nelle grandi aziende, ma anche nelle medie e piccole realtà produttive. Come concluso da Paolo Rocco, la sfida del trasferimento tecnologico impone di «diffondere la cultura dell’automazione supportata dall’intelligenza artificiale nelle grandi, medie e, possibilmente, anche nelle piccole aziende».
Le principali tecniche di apprendimento nell’intelligenza artificiale si suddividono in tre approcci fondamentali: l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato e l’apprendimento per rinforzo. Nell’apprendimento supervisionato, l’algoritmo viene addestrato su un dataset etichettato per prevedere output corretti. L’apprendimento non supervisionato lavora su dati non etichettati per scoprire pattern o strutture intrinseche. L’apprendimento per rinforzo permette a un agente di imparare a prendere decisioni interagendo con un ambiente e ricevendo feedback sotto forma di ricompense o penalità. A questi si aggiunge il deep learning, una sottocategoria del machine learning che utilizza reti neurali artificiali con molti strati per modellare ed estrarre caratteristiche complesse dai dati.
L’intelligenza artificiale ha radici che risalgono al XVII secolo, quando furono costruite le prime macchine in grado di effettuare calcoli automatici da Blaise Pascal e Gottfried Wilhelm von Leibniz. Tuttavia, è nel 1943 che la gestazione dell’AI si avvicina al termine con il lavoro del neurofisiologo Warren Sturgis McCulloch e del matematico Walter Harry Pitts, che teorizzarono come semplici neuroni potessero essere combinati per calcolare operazioni logiche elementari. La locuzione “intelligenza artificiale” venne utilizzata per la prima volta nel 1955 dai matematici e informatici John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon, in preparazione della conferenza di Dartmouth del 1956, considerata la vera “sala parto” dell’intelligenza artificiale. Dopo un periodo di grandi aspettative (1950-1965), l’AI attraversò una fase di difficoltà negli anni ’60, per poi rinascere negli anni ’80 grazie agli studi di Jay McClelland e David Rumelhart sul connessionismo e le reti neurali. Oggi, l’evoluzione delle nanotecnologie e lo sviluppo di algoritmi sempre più sofisticati hanno portato a una nuova generazione di AI capace di apprendimento autonomo e analisi complesse.
La differenza tra intelligenza artificiale debole (weak AI) e forte (strong AI) rappresenta una distinzione fondamentale nel campo dell’AI. L’intelligenza artificiale debole agisce e pensa simulando di essere intelligente, ma non lo è realmente. Essa risponde a problemi sulla base di regole conosciute, confrontando casi simili ed elaborando soluzioni razionali senza una vera comprensione. Si occupa essenzialmente di problem solving, simulando il comportamento umano senza comprendere totalmente i processi cognitivi. L’intelligenza artificiale forte, invece, possiede capacità cognitive non distinguibili da quelle umane. Include i “sistemi esperti” che riproducono prestazioni e conoscenze di persone esperte in un determinato ambito, utilizzando un motore inferenziale che, come la mente umana, passa da una proposizione assunta come vera a una seconda proposizione con logiche deduttive o induttive. La caratteristica distintiva di questi sistemi è l’analisi del linguaggio per comprenderne il significato, elemento essenziale per una vera intelligenza.
L’intelligenza artificiale trova numerose applicazioni pratiche nel mondo aziendale, trasformando processi e strategie. Nel settore finanziario, l’AI viene utilizzata per personalizzare tassi di interesse, rilevare frodi e migliorare i servizi finanziari attraverso l’analisi dei dati sulle abitudini di rimborso e altri comportamenti dei clienti. Nel marketing e nelle vendite, le tecnologie cognitive aiutano a ottenere una comprensione a 360 gradi dei clienti, prevedendo le loro esigenze e migliorando la loro esperienza, portando a un migliore ingaggio e strategie più efficaci. Nell’industria manifatturiera, l’AI viene implementata per la manutenzione predittiva, consentendo di prevedere guasti e anomalie prima che si verifichino, riducendo i tempi di inattività e migliorando l’efficienza operativa. Altre applicazioni includono l’automazione di processi, l’ottimizzazione della supply chain, il supporto decisionale basato sui dati e il miglioramento della sicurezza informatica.
Il machine learning è un sottogruppo dell’intelligenza artificiale che conferisce alle macchine la capacità di ricevere dati e modificare gli algoritmi man mano che acquisiscono più informazioni su ciò che stanno elaborando. Si tratta di sistemi di apprendimento automatico che permettono alle macchine di adattarsi e migliorarsi senza necessità di riprogrammazione da parte dell’uomo. Il machine learning automatizza la costruzione di modelli analitici, utilizzando reti neurali, modelli statistici e ricerche operative per trovare informazioni nascoste nei dati e rispondere a nuovi input esterni. Può essere implementato attraverso diversi approcci, come l’apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Un esempio classico di machine learning è un sistema di visione artificiale capace di riconoscere oggetti ripresi da una videocamera: l’algoritmo distingue tra animali, persone e cose, memorizzando nuove situazioni che arricchiscono la sua conoscenza. Il machine learning rappresenta il metodo che “allena” l’AI, consentendole di sviluppare capacità sempre più sofisticate di analisi e decisione.
Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale è supportato da diverse tecnologie hardware avanzate. Le GPU (Graphic Processing Unit), originariamente create per elaborare informazioni grafiche nei videogiochi, sono diventate fondamentali per l’AI grazie alla loro capacità di eseguire calcoli in parallelo, a differenza delle CPU che lavorano in modo seriale. Le TPU (Tensor Processing Unit), sviluppate da Google, sono circuiti specificamente progettati per operazioni di machine learning ad alto carico di lavoro, in particolare per ridurre il tempo dedicato alla fase inferenziale. Le ReRAM (memorie resistive ad accesso casuale) possono immagazzinare fino a 1 terabyte di dati in chip delle dimensioni di un francobollo, sono non volatili e consumano pochissima energia, rendendole ideali per costruire reti neurali. I computer quantistici rappresentano un’altra frontiera, operando secondo la logica quantistica che consente calcoli esponenzialmente più potenti rispetto ai computer tradizionali. Infine, i chip neuromorfici simulano il funzionamento del cervello umano, utilizzando una logica di funzionamento analogica che si attiva in maniera differente a seconda del gradiente di segnale scambiato tra le unità.
L’intelligenza artificiale presenta numerosi rischi e sfide etiche che devono essere attentamente considerati. Tra questi, la sicurezza informatica è particolarmente critica: l’AI può essere utilizzata per creare attacchi più sofisticati, come il phishing personalizzato o la manipolazione di sistemi di sicurezza, e le stesse tecnologie AI possono essere vulnerabili ad attacchi che compromettono la loro integrità. Un altro rischio significativo è rappresentato dalle allucinazioni, ovvero la generazione di risposte false o imprecise presentate come fatti plausibili, che possono avere conseguenze gravi in settori come la sanità o la finanza. Vi sono poi preoccupazioni riguardo alla privacy dei dati, alla possibilità di bias e discriminazione nei sistemi AI, e all’impatto sull’occupazione. Questioni etiche emergono anche nel contesto delle auto autonome, come evidenziato dall’esperimento “The Moral Machine” che ha esplorato le scelte morali che un’auto a guida autonoma dovrebbe compiere in situazioni di emergenza, rivelando differenze culturali significative nelle preferenze etiche.
Il ruolo del Chief Information Officer (CIO) sta subendo una profonda trasformazione con l’avvento dell’intelligenza artificiale. I CIO sono passati da gestori di sistemi IT a leader strategici che guidano l’innovazione e la trasformazione digitale all’interno delle loro organizzazioni. Sono ora responsabili di sviluppare strategie per integrare efficacemente l’AI nei processi aziendali, ottimizzando operazioni e riducendo costi attraverso l’automazione e l’analisi dei dati. I CIO devono garantire che i dati aziendali siano gestiti in modo sicuro e conforme alle normative sulla privacy, mentre implementano soluzioni AI che possono aiutare a identificare e mitigare le minacce alla sicurezza informatica. Devono anche pianificare e facilitare la formazione e lo sviluppo delle competenze necessarie per preparare il personale a lavorare con le tecnologie AI. La loro responsabilità si estende alla valutazione e alla scelta delle giuste piattaforme e infrastrutture per supportare soluzioni AI, considerando aspetti come scalabilità, interoperabilità e costi. Il CIO moderno deve gestire il cambiamento organizzativo che l’introduzione dell’AI comporta, affrontando le preoccupazioni dei dipendenti e promuovendo una cultura aziendale orientata all’innovazione.
La differenza fondamentale tra intelligenza artificiale e intelligenza umana risiede nella capacità di creare valore in un sistema aperto e infinito. Mentre l’intelligenza artificiale opera in un sistema chiuso di valori già definiti, l’intelligenza umana si confronta con l’esperienza e con l’infinita variabilità del mondo. L’AI utilizza algoritmi basati sulle probabilità che possono intercettare il rapporto causa/effetto senza realmente comprenderlo, trasformando l’informazione in conoscenza attraverso modelli matematici. Al contrario, l’intelligenza umana è in grado di utilizzare l’invenzione e la fantasia per osservare il mondo in modi nuovi e inaspettati, esplorando possibilità che le macchine, con i loro algoritmi predefiniti, non possono concepire. Il linguaggio naturale utilizzato dalle macchine è efficiente nel trattare grandi volumi di dati, ma manca della profondità semantica e della capacità di innovare che caratterizza il linguaggio umano. Mentre l’AI può facilitare e ottimizzare molti aspetti della nostra vita, è l’intelligenza umana che mantiene la chiave dell’innovazione dirompente, capace di vedere oltre l’ovvio e di creare valore in modi che sfidano le convenzioni.
FAQ generate con l’AI, a cura della Redazione
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Mattia Lanzarone
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