Il futuro dei robot

Con i test di robot umanoidi e i nuovi sviluppi nelle applicazioni militari, il nuovo anno incuriosirà anche gli scettici.

Jan Liphardt insegna bioingegneria a Stanford, ma per molti sconosciuti di Los Altos, in California, è un uomo singolare che vedono camminare per strada con un cane robotico a quattro zampe.

Liphardt sperimenta da anni la costruzione e la modifica di robot e, quando porta il suo “cane” in pubblico, ottiene generalmente una delle tre reazioni. I bambini piccoli vogliono averne uno; i genitori sono spaventati; i baby boomer cercano di ignorarlo. “Passano velocemente”, dice, “come a dire: “Che razza di novità stupida sta succedendo qui?””.

Nelle molte conversazioni che ho avuto sui robot, ho anche scoperto che la maggior parte delle persone tende a rientrare in questi tre campi, anche se non vedo una divisione così netta per età. Alcuni sono ottimisti e sperano che il futuro sia dietro l’angolo e che le macchine possano gestire con competenza molte delle attività attualmente svolte dagli esseri umani, dalla cucina alla chirurgia. Altri sono spaventati: dalla perdita di posti di lavoro, dagli infortuni e da tutti i problemi che potrebbero sorgere quando cercheremo di vivere fianco a fianco.

L’ultimo gruppo, che credo sia il più numeroso, non è affatto convinto. Ci sono state fatte molte promesse sul fatto che i robot avrebbero trasformato la società da quando, nel 1961, il primo braccio robotico è stato installato in una catena di montaggio in uno stabilimento della General Motors nel New Jersey. Finora poche di queste promesse si sono avverate.

Ma quest’anno c’è motivo di pensare che anche coloro che sono fermamente convinti di essere “annoiati” a riguardo, saranno incuriositi da ciò che accade nelle gare dei robot. Ecco un assaggio di cosa tenere d’occhio.

Gli umanoidi sono messi alla prova

La corsa alla costruzione di robot umanoidi è motivata dall’idea che il mondo sia predisposto per la forma umana e che l’automazione di tale forma possa significare un cambiamento epocale per la robotica. A guidarla sono alcuni imprenditori particolarmente schietti e ottimisti, tra cui Brett Adcock, fondatore di Figure AI, un’azienda che produce robot di questo tipo e che è valutata più di 2,6 miliardi di dollari (ha iniziato a testare i suoi robot con la BMW). Adcock ha recentemente dichiarato al Time: “Alla fine il lavoro fisico sarà facoltativo”. Elon Musk, la cui azienda Tesla sta costruendo una versione chiamata Optimus, ha detto che i robot umanoidi creeranno “un futuro in cui non ci sarà povertà”. Una società di robotica chiamata Eliza Wakes Up sta raccogliendo i preordini per un umanoide da 420.000 dollari chiamato, sì, Eliza.

Nel giugno 2024, Agility Robotics ha inviato una flotta di robot umanoidi Digit alla GXO Logistics, che trasporta prodotti per aziende come Nike e Nestlé. Gli umanoidi sono in grado di svolgere la maggior parte dei compiti che comportano il prelievo di oggetti e il loro spostamento altrove, come lo scarico di pallet o l’inserimento di scatole in un nastro trasportatore.

Ci sono stati degli intoppi: i pavimenti in cemento molto lucidi possono far scivolare i robot all’inizio e gli edifici hanno bisogno di una buona copertura Wi-Fi perché i robot continuino a funzionare. Ma la ricarica è un problema più grande. L’attuale versione di Digit di Agility, con una batteria da 39 libbre, può funzionare per due o quattro ore prima di dover essere ricaricata per un’ora, quindi sostituire i robot con altri nuovi è un compito comune a ogni turno. Se è stato installato un numero ridotto di dock di ricarica, i robot possono teoricamente ricaricarsi spostandosi tra i dock stessi durante la notte, quando alcune strutture non sono in funzione, ma muoversi da soli può far scattare il sistema di sicurezza di un edificio. “È un problema”, afferma la CTO Melonee Wise.

Wise è cauta sul fatto che gli umanoidi saranno ampiamente adottati nei luoghi di lavoro. “Sono sempre stata pessimista”, afferma. Perché una cosa è far funzionare bene i robot in laboratorio, un’altra è integrarli in un magazzino affollato di persone e carrelli elevatori che spostano le merci in tempi stretti.

Se il 2024 è stato l’anno degli inquietanti video di lancio di prodotti umanoidi, quest’anno vedremo questi umanoidi messi alla prova e scopriremo se saranno produttivi per i clienti paganti come promesso. Ora che i robot di Agility sono stati impiegati nelle strutture dei clienti, è chiaro che i piccoli problemi possono davvero aumentare.

Ci sono poi problemi legati alla condivisione degli spazi tra robot e umani. Nella struttura di GXO i due lavorano in aree completamente separate, spiega Wise, ma in alcuni casi, ad esempio, un lavoratore umano potrebbe lasciare accidentalmente qualcosa che ostruisce una stazione di ricarica. Ciò significa che i robot di Agility non possono tornare al molo per ricaricare, quindi devono avvisare un dipendente umano per spostare l’ostacolo, rallentando le operazioni.

Si dice spesso che i robot non si ammalano e non hanno bisogno di assistenza sanitaria. Ma quest’anno, con l’arrivo di flotte di umanoidi sul posto di lavoro, inizieremo a scoprire i limiti che hanno.

Imparare dall’immaginazione

Il modo in cui insegniamo ai robot a fare le cose sta cambiando rapidamente. Un tempo era necessario suddividere i loro compiti in fasi con istruzioni specificamente codificate, ma ora, grazie all’intelligenza artificiale, tali istruzioni possono essere ricavate dall’osservazione. Così come a ChatGPT è stato insegnato a scrivere attraverso l’esposizione a trilioni di frasi piuttosto che imparando esplicitamente le regole della grammatica, i robot stanno imparando attraverso video e dimostrazioni.

Questo pone una grande domanda: dove si trovano tutti questi video e dimostrazioni per i robot da cui imparare?

Nvidia, l’azienda di maggior valore al mondo, mira da tempo a soddisfare questa esigenza con mondi simulati, attingendo alle sue radici nell’industria dei videogiochi. Crea mondi in cui i robotisti possono esporre repliche digitali dei loro robot a nuovi ambienti per imparare. Un’auto a guida autonoma può percorrere milioni di chilometri virtuali, o un robot di fabbrica può imparare a navigare in condizioni di luce diverse.

A dicembre, l’azienda ha fatto un ulteriore passo avanti, rilasciando quello che definisce un “modello di base mondiale”. Chiamato Cosmos, il modello ha imparato da 20 milioni di ore di video – l’equivalente di guardare YouTube ininterrottamente da quando Roma era in guerra con Cartagine – che possono essere utilizzati per generare dati sintetici di addestramento.

Ecco un esempio di come questo modello potrebbe essere utile nella pratica. Immaginate di dirigere un’azienda di robotica che vuole costruire un umanoide che pulisca gli ospedali. Potete iniziare a costruire il “cervello” di questo robot con un modello di Nvidia, che gli darà una comprensione di base della fisica e di come funziona il mondo, ma poi dovrete aiutarlo a capire le caratteristiche specifiche del funzionamento degli ospedali. Si potrebbe andare sul sito e riprendere video e immagini dell’interno degli ospedali, oppure pagare le persone perché indossino sensori e telecamere mentre svolgono il loro lavoro.

“Ma sono costosi da creare e richiedono molto tempo, quindi se ne può fare solo un numero limitato”, spiega Rev Lebaredian, vicepresidente delle tecnologie di simulazione di Nvidia. Cosmos può invece prendere una manciata di esempi e creare una simulazione tridimensionale di un ospedale. Quindi inizierà ad apportare modifiche – colori diversi dei pavimenti, dimensioni diverse dei letti dell’ospedale – e a creare ambienti leggermente diversi. “Moltiplicherà i dati acquisiti nel mondo reale milioni di volte”, spiega Lebaredian. Nel corso del processo, il modello verrà messo a punto per funzionare bene in quell’ambiente ospedaliero specifico.

È un po’ come imparare sia dalle esperienze nel mondo reale sia dalla propria immaginazione (fermo restando che l’immaginazione è comunque vincolata alle regole della fisica).

L’insegnamento ai robot attraverso l’intelligenza artificiale e le simulazioni non è una novità, ma nei prossimi anni diventerà molto più economico e potente.

Un cervello più intelligente produce un corpo più intelligente

Molti progressi nella robotica hanno a che fare con il miglioramento del modo in cui un robot percepisce e pianifica le azioni da compiere: il suo “cervello”, in altre parole. Questi progressi sono spesso più rapidi di quelli che migliorano il “corpo” del robot, che determina la capacità del robot di muoversi nel mondo fisico, soprattutto in ambienti più caotici e imprevedibili delle catene di montaggio controllate.

L’esercito è sempre stato interessato a cambiare le cose e ad ampliare i confini di ciò che è fisicamente possibile. La Marina degli Stati Uniti ha testato le macchine di un’azienda chiamata Gecko Robotics, in grado di risalire le pareti verticali (utilizzando dei magneti) per effettuare ispezioni di infrastrutture, verificando la presenza di crepe, difetti e saldature difettose sulle portaerei.

Sono in corso anche investimenti per il campo di battaglia. Mentre i droni agili e convenienti hanno ridisegnato i campi di battaglia rurali in Ucraina, sono in corso nuovi sforzi per portare le capacità dei droni al chiuso. Il produttore di difesa Xtend ha ricevuto dal Pentagono un contratto da 8,8 milioni di dollari nel dicembre 2024 per i suoi droni, che possono navigare in spazi chiusi e ambienti urbani. Queste cosiddette “munizioni vaganti” sono droni d’attacco a senso unico che trasportano esplosivi che esplodono all’impatto.

“Questi sistemi sono progettati per superare sfide come spazi ristretti, layout imprevedibili e zone prive di GPS”, afferma Rubi Liani, cofondatore e CTO di Xtend. Le consegne al Pentagono dovrebbero iniziare nei primi mesi di quest’anno.

Un’altra iniziativa, in parte promossa dal progetto Replicator, il piano del Pentagono che prevede di spendere più di un miliardo di dollari per piccoli veicoli senza pilota, mira a sviluppare sottomarini e veicoli di superficie a controllo autonomo. Questo aspetto è particolarmente interessante in quanto il Dipartimento della Difesa si concentra sempre più sulla possibilità di un futuro conflitto nel Pacifico tra Cina e Taiwan. In un conflitto di questo tipo, i droni che hanno dominato la guerra in Ucraina sarebbero poco utili perché le battaglie si svolgerebbero quasi interamente in mare, dove i piccoli droni aerei sarebbero limitati dalla loro portata. I droni sottomarini avrebbero invece un ruolo più importante.

Tutti questi cambiamenti, nel loro insieme, puntano verso un futuro in cui i robot saranno più flessibili nel modo in cui imparano, dove lavorano e come si muovono.

Jan Liphardt, di Stanford, pensa che la prossima frontiera di questa trasformazione sarà la capacità di istruire i robot attraverso il linguaggio. La capacità dei grandi modelli linguistici di comprendere e generare testo li ha già resi una sorta di traduttori tra Liphardt e il suo robot.

“Possiamo prendere uno dei nostri quadrupedi e dirgli: ‘Ehi, sei un cane’, e lui vuole annusarti e cerca di abbaiare”, dice. “Poi cambiamo una parola: ‘Sei un gatto’. Quindi lui miagola e, come si sa, scappa dai cani. E non abbiamo cambiato una sola riga di codice”.