Intelligenza artificiale tra robotica e automazione

Dai sistemi sanitari alle applicazioni industriali, l’intelligenza artificiale integrata per Sri Elaprolu, Alla Simoneau, Paul Amadeo, Randi Larson e Laura Kulowski di AWS.

La intelligenza artificiale sta trasformando radicalmente il modo in cui le imprese interagiscono con il mondo fisico. La convergenza tra algoritmi e sistemi tangibili, nota come IA fisica, consente di percepire, comprendere e manipolare l’ambiente reale, aprendo opportunità senza precedenti di efficienza e innovazione. Per aziende e organizzazioni pubbliche, questo fenomeno va oltre i miglioramenti incrementali, ripensando le operazioni e l’esperienza dei clienti.

Il settore della robotica e dell’automazione intelligente è in forte crescita: il mercato dei robot AI è stimato a 124,26 miliardi di dollari entro il 2034, mentre la tecnologia dei gemelli digitali raggiungerà 379 miliardi nello stesso periodo. In questo contesto, il programma Physical AI Fellowship di AWS supporta le startup impegnate nello sviluppo di soluzioni di robotica avanzata e automazione di nuova generazione.

Gli investitori sono sempre più concentrati su aree chiave dell’IA fisica, tra cui la robotica umanoide, i modelli fondamentali per la robotica e applicazioni verticali come logistica, agricoltura, robotica chirurgica e sistemi autonomi di difesa. Questi esempi dimostrano la versatilità e il potere trasformativo dell’IA fisica in diversi settori.

Lo spettro dell’IA fisica: dall’automazione alla vera intelligenza

Valutare le iniziative di Physical AI significa comprendere lo spettro delle capacità dei sistemi fisici, diviso in quattro livelli:

• Livello 1: Automazione Fisica di Base – sistemi che eseguono compiti predefiniti in ambienti controllati, come i robot industriali su catene di montaggio.

• Livello 2: Automazione Fisica Adattiva – sistemi flessibili che modificano l’ordine delle attività in base a segnali ambientali.

• Livello 3: IA fisica parzialmente autonoma – robot capaci di pianificazione e adattamento con input umano limitato.

• Livello 4: IA fisica completamente autonoma – sistemi che operano con supervisione minima e si adattano a scenari complessi.

Il processo di sviluppo si concentra sulla creazione di sistemi intelligenti che collaborano con gli esseri umani, anticipando le esigenze e contribuendo agli obiettivi comuni. Un esempio concreto è Diligent Robotics, che applica i principi dell’IA fisica con robot mobili per supportare i team clinici, migliorando operazioni interne ed esperienza dei pazienti.

Definire l’intelligenza artificiale fisica e il ciclo di sviluppo

Il rapporto tra esseri umani e macchine si è evoluto: dai semplici strumenti sotto controllo umano a partnership sofisticate, in cui le macchine comprendono il contesto, interpretano intenzioni e prendono decisioni autonome.

L’IA fisica integra elementi interattivi e iterativi che comprendono, ragionano, apprendono e agiscono nel mondo fisico. Il ciclo di autonomia (“autonomy flywheel”) permette un apprendimento continuo, migliorando le prestazioni del sistema attraverso cicli di feedback.

Flusso di lavoro end-to-end

Lo sviluppo di soluzioni di IA fisica comprende raccolta e preparazione dei dati, addestramento e ottimizzazione dei modelli e operatività all’edge.

• Raccolta dati: include dati proprietari, open source e simulati, puliti e filtrati per usi a valle.

• Addestramento e fine-tuning: metodi avanzati come reinforcement learning, physics-informed reinforcement learning, imitation learning e simulation-based training consentono ai robot di muoversi in ambienti complessi e adattarsi a situazioni impreviste.

• Ottimizzazione: tecniche come quantizzazione e distillazione riducono i requisiti hardware e migliorano le prestazioni, consentendo modelli operativi all’edge.

Tecnologia in azione: il caso Diligent Robotics

Le applicazioni reali dimostrano il valore concreto dell’IA fisica. Ad esempio, Moxi, robot mobile sviluppato da Diligent Robotics, supporta gli infermieri nelle attività logistiche, restituendo tempo prezioso al personale e ai pazienti. L’apprendimento continuo dagli ambienti ospedalieri e l’ottimizzazione all’edge permettono a Moxi di prendere decisioni autonome in tempo reale, anche in contesti critici.

I risultati ottenuti:

• Oltre 1,2 milioni di consegne completate dalla flotta ospedaliera di Moxi

• Quasi 600.000 ore risparmiate per il personale sanitario

Esempi concreti includono Rochester Regional Health, dove Moxi ha rimodellato i flussi di lavoro per la consegna di farmaci e ottimizzato quelli dei laboratori, migliorando esperienza dei pazienti e riducendo ritardi.

La strada da seguire per l’intelligenza artificiale fisica

Il futuro dell’IA fisica dipende da applicazioni mirate e ad alto impatto, non da trasformazioni radicali su larga scala. Accanto alla tecnologia, è fondamentale una governance attenta che affronti sicurezza, interoperabilità e quadri etici, bilanciando innovazione e conformità normativa in contesti globali.

I risultati nel mondo reale confermano il valore: riduzione del 30% delle complicanze, diminuzione del 25% della durata delle chirurgie, aumento della precisione chirurgica del 40% e riduzione dei costi sanitari del 10%. Applicazioni in fabbriche e ospedali dimostrano come l’IA fisica migliori sicurezza, coerenza dei processi e assistenza ai pazienti.

Iniziative come la Physical AI Fellowship di AWS, insieme a MassRobotics e NVIDIA, accelerano lo sviluppo delle startup e contribuiscono a definire i futuri leader di settore.