Cos'è l'AI fisica?

L'AI fisica prevede solitamente la combinazione di modelli AI con sensori, attuatori e altri sistemi di controllo che permettono ai modelli di agire su ambienti reali, portando i modelli dal regno dei bit a quello degli atomi. Con l'AI, i sistemi fisici avanzati possono ora percepire l'ambiente, ragionare con la potenza di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), agire di conseguenza e poi imparare dall'esito di quell'azione.

Un altro modo di concepire l'AI fisica è quello di considerarla semplicemente come modelli basati su AI applicati a sistemi nello spazio fisico. Ad esempio, la robotica si concentra sulla meccanica e sul controllo delle macchine fisiche. Prima dell'AI, il comportamento dei robot era tipicamente basato su regole o script, e i robot potevano svolgere compiti ristretti solo in ambienti appositamente progettati. Pensiamo, ad esempio, a un braccio robotico che salda lo stesso giunto 1.000 volte al giorno su una linea di produzione automobilistica o a un aspirapolvere robotico di prima generazione che segue regole di navigazione preimpostate.

Al contrario, gli agenti AI robotici dotati di una comprensione generale da LLM hanno un "buon senso" limitato ma comunque efficace riguardo al mondo. Questi modelli possono essere abbinati a tecniche di apprendimento per rinforzo in architetture ibride ad alte prestazioni, così che i robot possano possedere sia conoscenze generali sia una comprensione specializzata di un caso d'uso specifico.

Inoltre, l'AI fisica va ben oltre i singoli robot, raggiungendo intere fabbriche basate su AI, smart grid a basso consumo energetico o flotte di veicoli automatizzati. Molti sistemi esistenti nello spazio fisico possono essere potenziati con l'AI.

Diversi colli di bottiglia che in precedenza impedivano una rivoluzione fisica dell'AI stanno venendo superati contemporaneamente. Il primo, nonché il principale, sta venendo risolto con l'arrivo dell'AI generativa basata su foundation model. I grandi modelli di computer vision e multimodali di oggi possono riconoscere oggetti, comprendere relazioni spaziali e generalizzare tra contesti. Questo riduce la quantità di addestramento specifica richiesta per le singole attività e consente ai sistemi di riutilizzare l'intelligenza in tutte le attività.

La seconda sfida viene ora superata grazie alla potenza della simulazione moderna, che combina modellazione fisica ad alta fedeltà, rendering fotorealistico e parallelizzazione. Questo riduce drasticamente i tempi di addestramento dei modelli e rende la simulazione utile non solo per i test, ma anche come terreno di addestramento principale. Una tendenza correlata è la crescita esponenziale della disponibilità di elaborazione. Le scoperte nelle GPU e nei data center hanno reso possibile l'addestramento su larga scala.

Infine, l'hardware è migliore che mai. I robot moderni hanno sensori migliori e materiali più leggeri. Possono utilizzare al meglio le recenti scoperte edge AI e le migliori funzionalità di comunicazione. Queste innovazioni hanno reso la sperimentazione praticabile anche per le piccole startup. Il risultato è una fase rinascimentale per le iniziative di automazione fisica, dai veicoli autonomi ai robot industriali e ai bot sanitari che eseguono interventi chirurgici e altre procedure complicate.

A Jensen Huang, CEO di Nvidia, viene ampiamente riconosciuto il merito di aver reso popolare il termine "AI fisica" e di averla presentata come la prossima grande ondata di innovazione basata su AI. Durante un'intervista in podcast nel gennaio 2026, Huang ha previsto un futuro con "un miliardo di robot."¹ Questa visione prevede una nuova economia globale incentrata sullo sviluppo e la manutenzione di tutti questi nuovi robot, che potrebbero diventare uno dei settori industriali più importanti del pianeta, una vera e propria seconda rivoluzione industriale.

Nello stesso mese, Nvidia ha pubblicato una raccolta di modelli aperti, framework e infrastrutture avanzate AI per l'AI fisica.² La pubblicazione pubblicizzava nuove tecnologie per accelerare i workflow durante "l'intero ciclo di vita dello sviluppo del robot".

"Il momento ChatGPT per la robotica è arrivato", ha affermato Huang.

La versione include modelli del mondo aperti e completamente personalizzabili che consentono la generazione di dati sintetici basati sulla fisica e la valutazione delle politiche dei robot nella simulazione per l'AI fisica, un modello linguistico di visione con ragionamento aperto e un modello d'azione con linguaggio di visione con ragionamento aperto. Ciò è avvenuto parallelamente allo sviluppo di nuovi framework di simulazione e calcolo.

Immaginiamo che l'obiettivo sia quello di addestrare una rete di robot mobili (AMR) in grado di raccogliere autonomamente i rifiuti da marciapiedi, parchi e strade, senza danneggiare le persone o se stessi. Il compito non si definisce semplicemente come "raccogliere oggetti", ma come individuare i rifiuti tra ciò che non lo è, muoversi in ambienti affollati, scegliere percorsi sicuri, raccogliere oggetti di forma e dimensione variabili e altre problematiche.

Una volta definiti gli obiettivi, il robot deve essere progettato con la morfologia corretta. Meglio un robot umanoide o un'altro aspetto? Meglio ruote o gambe? Gli serve una pinza che afferri gli oggetti o un aspirapolvere che li risucchi? Di che tipo di telecamere e sensori ha bisogno per muoversi nel suo ambiente?

Successivamente, viene in genere creato un ambiente simulato. Un ambiente del genere può includere terreno, rifiuti, oggetti casuali (rocce, panchine, recinzioni, ecc.), persone, effetti di illuminazione e varie condizioni meteorologiche.

In questo ambiente di addestramento simulato, il modello che governa il comportamento del robot impara a riconoscere i rifiuti, dalle bottiglie e lattine ai pezzetti di carta e alle minuscole carte di caramelle. Impara a mantenere l'equilibrio su terreni irregolari e in presenza di venti forti. Impara come evitare al meglio di urtare le persone e come afferrare le bottiglie di vetro con forza sufficiente per raccoglierle, ma non tanta da mandarle in frantumi.

Ogni sessione di addestramento modifica le caratteristiche dei componenti coinvolti: pezzi di spazzatura più grandi, condizioni meteorologiche diverse, più persone in giro. Il robot "non vede mai due volte lo stesso marciapiede".

Quando il robot esegue correttamente un compito definito, il suo comportamento viene "premiato" con un punteggio elevato, il che rafforza i comportamenti migliori. Dopo molte ripetizioni il robot impara a svolgere il suo lavoro.

Una volta che il robot supera una certa soglia di successo, viene impiegato in un ambiente di addestramento reale, come una strada tranquilla senza troppe persone. Il robot è messo a punto per gestire nuove condizioni inaspettate che non erano presenti nella simulazione, come il vento che soffia piccoli rifiuti di piccole dimensioni.

Queste informazioni vengono utilizzate per migliorare l'ambiente di addestramento simulato per ulteriori addestramenti. Il robot può quindi essere sottoposto a stress test in ambienti più complessi con folle più fitte, in condizioni di scarsa illuminazione o su superfici bagnate e scivolose.

Il meccanismo di ricompensa sopra descritto fa parte dell'apprendimento per rinforzo, un tipo di processo di apprendimento automatico in cui agenti autonomi imparano a prendere decisioni in base a interazioni per tentativi ed errori con il loro ambiente. L'apprendimento per rinforzo è cruciale per la robotica perché gli agenti imparano il comportamento attraverso le interazioni nel tempo, che è ciò che i robot devono fare nel mondo fisico.

Il mondo è altamente variabile: le superfici sono diverse, gli oggetti si deformano, i dati dei sensori sono rumorosi e gli esseri umani si comportano in modo imprevedibile. La scalabilità non si può ottenere scrivendo regole rigide per ogni situazione. L'apprendimento per rinforzo permette ai robot di scoprire strategie in modo autonomo, sperimentando entro vincoli di riferimento. Invece di essere istruito su come muoversi, il robot impara quali comportamenti funzionano meglio nelle condizioni reali.

L'apprendimento per rinforzo eccelle dove altri metodi di machine learning falliscono. Ad esempio, afferrare i rifiuti implica avvicinarsi ad essi, allineare un manipolatore, regolare la forza e sollevare, il tutto reagendo al contempo al feedback in tempo reale. I metodi di apprendimento supervisionato possono teoricamente definire come dovrebbe essere una "buona presa", ma non possono insegnare facilmente come rimediare a uno scivolone o adattarsi a metà movimento. L'apprendimento per rinforzo, al contrario, ottimizza intere sequenze d'azione basandosi su risultati a lungo termine.

Questo è solo un esempio di come un robot potrebbe essere addestrato. Esistono molti altri metodi per i sistemi di AI fisici come l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, l'apprendimento per imitazione e l'apprendimento da dimostrazione (LfD).

L'addestramento dell'AI fisica funziona in modo diverso dall'addestramento di sistemi autonomi non fisici, per una serie di motivi.

• I dati sono costosi
   

• La fisica è complessa
   

• Il tempo è essenziale
   

• La posta in gioco è alta

Mentre i modelli AI tradizionali vengono addestrati su set di dati statici, tra cui testo, immagini e audio, l'AI fisica richiede in genere dati relativi a robot che interagiscono con ambienti reali. Nell'addestramento tradizionale al machine learning, i dati possono essere facilmente estratti, copiati e riutilizzati a basso costo. Con l'AI fisica non è così. In genere non è possibile semplicemente "scaricare un set di dati".

La raccolta dei dati richiede tempo. Ogni dato richiede che un robot muova il proprio corpo, manipoli oggetti o semplicemente osservi ciò che accade nel proprio ambiente in tempo reale. Nel mondo reale, le macchine si rompono. È risaputo che le guarnizioni possono rompersi, creando complicazioni nella raccolta di dati di addestramento validi.

L'AI fisica deve fare i conti con la fisica. Il mondo reale è infinitamente complesso: gravità, attrito, temperatura, momento meccanico, bilanciamento, tempismo, quantità di moto, usura, rumore e ritardi. Per questo motivo i modelli che sembrano perfetti in ambienti simulati spesso falliscono quando sono testati sul campo.

Per affrontare le incertezze e le complessità della fisica, l'addestramento potrebbe incorporare modelli che tengano conto della fisica o sistemi ibridi in cui algoritmi di controllo più semplici garantiscono stabilità e i modelli di apprendimento sono limitati alla percezione e al processo decisionale.

I sistemi fisici funzionano in modo continuo. In molti casi d'uso, sono necessari cicli di feedback ravvicinati con latenza minima tra percezione, decisione e azione. Piccoli ritardi possono causare guasti. Spesso la velocità è altrettanto importante o addirittura più importante della precisione. In altri ambiti dell'AI, di solito si tratta solo di ottenere un output più accurato, ma considerare la necessità di velocità introduce una grande sfida ingegneristica.

Nella maggior parte degli ambienti di addestramento AI, gli errori sono innocui e possono essere facilmente ignorati. Ma nella vita reale la posta in gioco è alta. Se un LLM fa una previsione sbagliata in un ambiente digitale, un essere umano può scegliere di agire di conseguenza o meno. Al contrario, se un'auto a guida autonoma prevede erroneamente la velocità dell'auto che la precede, i risultati possono essere catastrofici. L'addestramento spesso comporta dei vincoli e graduali aumenti di autonomia, richiedendo talvolta la supervisione umana e altre forme di monitoraggio.

Per risolvere i problemi di cui sopra, i ricercatori fanno grande affidamento su ambienti simulati e dati sintetici generati da robot, spesso virtuali, che interagiscono con ambienti virtuali.

L'uso dei world foundation model (WFM) è sempre più comune nella robotica. Un WFM è un potente sistema di AI che ha appreso la dinamica del mondo fisico (geometria, movimento, fisica) da enormi quantità di dati reali, permettendogli di generare scenari realistici sulla fisica per addestrare l'AI fisica.

Questa simulazione spesso comporta la creazione di un gemello digitale di un sistema o di un ambiente, come una fabbrica. In questo spazio virtuale, le macchine autonome svolgono attività, generando dati sintetici sulle prestazioni di tali macchine nello spazio virtuale.

Tecniche come la randomizzazione del dominio, in cui le caratteristiche degli ambienti simulati vengono generate intenzionalmente in tutti i modi casuali, possono aiutare a produrre dati sintetici più utili, dando vita a modelli più affidabili in grado di trasferire le proprie competenze in una realtà imprevedibile e altamente variabile. Tuttavia, un eccessivo affidamento sui dati sintetici può portare all'overfitting.