Il problema di far lavorare più bracci meccanici insieme, senza collisioni, è stato finora risolto con ore di programmazione manuale, un processo lento e poco flessibile che l’intelligenza artificiale di Google DeepMind e Intrinsic promette di superare.
[In pillole] La sintesi per chi va di fretta:
Intrinsic e Google DeepMind, parte di Alphabet, hanno sviluppato "RoboBallet", un sistema basato su intelligenza artificiale per l'automazione industriale. Promette di orchestrare autonomamente più robot nello stesso spazio, superando la programmazione manuale lenta e rigida. Descritto su Science Robotics, usa reinforcement learning e graph neural networks per fabbriche più flessibili ed efficienti.
Il problema di far parlare i robot
Per comprendere la portata di questa innovazione, è necessario fare un passo indietro e osservare come funziona oggi una linea di produzione automatizzata. Quando si installano più bracci robotici, per esempio per assemblare la scocca di un’automobile, ogni macchina viene programmata per eseguire una sequenza precisa di movimenti.
Il compito di un programmatore, o “integratore di sistemi”, è quello di definire un “percorso” per ogni robot che sia il più efficiente possibile, ma che soprattutto garantisca di non invadere lo spazio di un altro robot nello stesso istante. È un lavoro di incastri e sincronizzazioni che richiede un’enorme competenza e un tempo considerevole.
Se un solo elemento della catena di montaggio cambia – la posizione di un pezzo, la velocità del nastro trasportatore – l’intero balletto deve essere riscritto, spesso da capo.
Questo approccio pone un freno significativo alla flessibilità della produzione. Le aziende investono milioni in macchinari che, una volta programmati, possono eseguire un solo compito in modo ripetitivo. L’idea di una fabbrica “agile”, in grado di riconfigurarsi rapidamente per produrre un nuovo modello o un lotto personalizzato, si scontra con la realtà di queste centinaia, a volte migliaia, di ore di programmazione necessarie per ogni modifica.
È in questo scenario che si inserisce la proposta di Intrinsic e Google DeepMind. La loro soluzione non si basa su regole predefinite scritte da un umano, ma su un sistema di intelligenza artificiale che impara da solo a risolvere il problema, applicando principi avanzati di machine learning.
Lo fa attraverso una combinazione di due tecniche: il reinforcement learning (apprendimento per rinforzo) e le graph neural networks (reti neurali a grafo).
L’apprendimento per rinforzo può essere immaginato come un metodo di addestramento per tentativi ed errori, ma su una scala vastissima e accelerata. Il sistema viene messo in un ambiente simulato e gli viene assegnato un obiettivo, per esempio assemblare un oggetto usando otto bracci robotici. L’IA prova milioni di combinazioni di movimenti: ogni volta che riesce a completare il compito in modo efficiente e senza collisioni, riceve una “ricompensa” virtuale; ogni volta che fallisce, riceve una “penalità”.
Ripetendo questo processo milioni di volte, il sistema impara progressivamente quali sono le strategie migliori per risolvere il problema in diverse situazioni.
Le reti neurali a grafo, invece, sono particolarmente adatte a interpretare le relazioni spaziali tra più oggetti, consentendo all’IA di “capire” la posizione di ogni robot e di ogni componente rispetto a tutti gli altri.
Insieme, queste tecnologie creano un sistema in grado di generare piani di movimento complessi in pochi secondi, un compito che a un umano richiederebbe giorni.
I risultati descritti nella pubblicazione scientifica, infatti, suggeriscono un miglioramento notevole rispetto allo stato dell’arte.
Una soluzione che impara da sola
Secondo i dati diffusi, il sistema RoboBallet sarebbe in grado di superare le prestazioni delle soluzioni tradizionali, comprese quelle progettate da esperti umani, di circa il 25%. Un dato già di per sé interessante, ma è un altro numero a suggerire un cambiamento di paradigma più profondo.
I ricercatori hanno osservato che, aumentando la complessità del problema – passando da quattro a otto robot che lavorano insieme – il tempo medio di esecuzione dei compiti si riduceva del 60%. Questo è un risultato controintuitivo: normalmente, aggiungere più elementi a un sistema complesso ne aumenta esponenzialmente la difficoltà di gestione.
Il fatto che questo sistema diventi più efficiente all’aumentare della complessità suggerisce che l’approccio basato sull’IA riesca a trovare sinergie e ottimizzazioni che sfuggono alla pianificazione umana. In pratica, il sistema non si limita a evitare collisioni, ma impara a far collaborare attivamente i robot per raggiungere l’obiettivo comune nel minor tempo possibile.
Tuttavia, queste prestazioni sono state ottenute in un ambiente di laboratorio, utilizzando dati generati sinteticamente. Il passaggio dal mondo pulito e prevedibile di una simulazione a quello caotico di una vera fabbrica – con le sue vibrazioni, i suoi imprevisti, la polvere e l’usura dei componenti – è una delle sfide più grandi per qualsiasi tecnologia di automazione. Le dichiarazioni di Intrinsic, secondo cui il sistema può adattarsi a nuovi scenari senza bisogno di ulteriore addestramento, dovranno essere verificate sul campo.
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Inoltre, è importante leggere questo annuncio anche in una chiave strategica. Intrinsic è nata nel 2021 da “X”, il laboratorio di Alphabet dedicato ai progetti più ambiziosi e sperimentali. La sua missione è creare una piattaforma software che renda i robot industriali più facili da usare e più accessibili, un mercato oggi dominato da giganti storici dell’automazione come Siemens, ABB o Fanuc.
Come sottolineato da diverse testate di settore, tra cui il sito The Robot Report, nel mondo sono già in funzione oltre quattro milioni di robot industriali, e il tempo di programmazione rappresenta uno dei principali colli di bottiglia alla loro ulteriore diffusione.
Offrire una soluzione che promette di abbattere drasticamente questi costi di programmazione non è solo un’innovazione tecnologica, ma una mossa commerciale molto aggressiva per entrare in un settore estremamente redditizio. Alphabet sta cercando di posizionarsi non come un produttore di hardware robotico, ma come il fornitore del “cervello” software che farà funzionare le fabbriche del futuro. Una posizione che le consentirebbe di replicare nel mondo industriale il modello di business che ha avuto tanto successo con Android nel settore degli smartphone.
Ma quali conseguenze potrebbe avere una simile trasformazione sul mondo del lavoro e della produzione?
Le fabbriche del futuro, forse
Se la tecnologia di Intrinsic dovesse mantenere le sue promesse su larga scala, le implicazioni sarebbero profonde. Potremmo assistere alla nascita di linee di produzione iper-flessibili, capaci di essere riconfigurate quasi in tempo reale per passare dalla produzione di un modello di automobile a un altro, o per assemblare prodotti altamente personalizzati senza fermare l’intera catena.
Questo potrebbe rendere l’automazione avanzata accessibile non solo ai grandi colossi industriali, ma anche alle piccole e medie imprese, che oggi non possono permettersi i costi e la rigidità dei sistemi tradizionali. L’idea è quella di un futuro in cui un’azienda può semplicemente fornire all’intelligenza artificiale un “pacchetto di compiti” e lasciare che il sistema orchestri autonomamente i robot per portarli a termine.
Questo progresso, però, solleva anche delle domande.
Una tecnologia del genere renderebbe obsolete figure professionali altamente specializzate come quelle dei programmatori di sistemi robotici. Sebbene l’innovazione tecnologica crei storicamente nuove professioni, la transizione non è mai indolore e richiede importanti investimenti in formazione e riqualificazione.
Inoltre, la prospettiva di affidare il controllo di interi processi produttivi a un software proprietario, sviluppato da una delle più grandi aziende tecnologiche del mondo, pone questioni significative di dipendenza tecnologica (vendor lock-in).
Cosa succederebbe a una fabbrica se il software che la gestisce presentasse un bug critico, o se le condizioni di licenza cambiassero improvvisamente?
La centralizzazione di un’intelligenza così critica in poche mani potrebbe creare nuove vulnerabilità per il sistema industriale globale.
L’annuncio di Intrinsic e Google DeepMind è quindi un segnale importante, che indica una direzione chiara per il futuro dell’automazione. Mostra come i progressi nel campo dello sviluppo dell’intelligenza artificiale stiano iniziando a risolvere problemi pratici e molto concreti, che finora sembravano insormontabili.
Tuttavia, il percorso che separa un articolo scientifico, per quanto autorevole, dall’adozione diffusa e affidabile di una tecnologia in ambienti produttivi critici è spesso lungo e pieno di ostacoli.
Per ora, RoboBallet rimane una dimostrazione affascinante delle potenzialità dell’IA, ma anche un promemoria di come le promesse delle grandi aziende tecnologiche vadano sempre analizzate con uno sguardo che tenga conto non solo delle opportunità, ma anche delle complessità e dei rischi che portano con sé.
