I robot industriali stanno entrando in una nuova fase di apprendimento, e grazie all’intelligenza artificiale (AI) e ai gemelli digitali, possono allenarsi in ambienti virtuali prima di operare nel mondo reale: questo metodo accelera i tempi di formazione e aumenta la loro adattabilità nelle fabbriche.
L’AI cambia il metodo di formazione dei robot
La formazione tradizionale dei robot richiedeva lunghe sessioni di programmazione e test in ambienti fisici. Ora, attraverso il metaverso industriale, i robot possono esercitarsi in spazi virtuali iperrealistici che riproducono fedelmente fabbriche e magazzini. Questo approccio, noto come Sim2Real (simulation to reality), permette di apprendere in poche ore ciò che prima richiedeva settimane di lavoro.
L’azienda EPF, specializzata in automazione, ha modificato la propria strategia grazie all’AI. Franco Filippi, CEO dell’azienda, spiega che la transizione è avvenuta da una progettazione rigida a una più modulare e flessibile. Questa evoluzione permette di adattare le soluzioni robotiche a diversi settori senza dover riprogettare tutto da zero.
Per imparare, i robot devono analizzare grandi quantità di dati e correggere gli errori in tempo reale. Tradizionalmente, questo processo era lungo e complesso. Ora, grazie ai modelli AI avanzati, possono generalizzare meglio le istruzioni e affrontare compiti sconosciuti con un tasso di successo del 90%.
Aziende come Meta, New York University e Hello Robot hanno sviluppato sistemi di percezione che combinano modelli linguistici e visione artificiale. Questi strumenti forniscono ai robot un feedback continuo, migliorando il loro apprendimento senza dover ripetere continuamente gli stessi test.
Gemelli digitali e dati sintetici
Uno dei principali ostacoli nell’addestramento dei robot è la scarsità di dati reali. Le aziende stanno superando questo limite creando dati sintetici e modelli digitali tridimensionali degli ambienti di lavoro.
Siemens, con il suo progetto SIMATIC Robot Pick AI, ha dimostrato che i robot possono essere addestrati a gestire oggetti sconosciuti con un’accuratezza del 98%. Questo risultato è stato possibile utilizzando simulazioni virtuali che riproducono forme, materiali e condizioni ambientali.
Allo stesso modo, la startup ANYbotics genera modelli digitali di stabilimenti industriali, consentendo ai robot di allenarsi in ambienti virtuali prima di essere utilizzati nelle fabbriche. Questo metodo riduce i tempi di configurazione e ottimizza le prestazioni.
L’uso combinato di AI, gemelli digitali e dati sintetici non solo accelera la formazione iniziale dei robot, ma crea un ciclo di miglioramento continuo. I robot, dopo essere stati messi in funzione, possono raccogliere dati operativi e aggiornare i loro modelli digitali. Questo processo permette di ottimizzare le loro prestazioni nel tempo, riducendo il rischio di errori e migliorando l’efficienza.
Secondo Vincenzo De Paola, responsabile di un progetto Siemens, questa tecnologia rappresenta un cambio di paradigma: “Simuliamo ogni dettaglio, dalle condizioni di luce all’orientamento degli oggetti, per garantire che i robot possano adattarsi a qualsiasi scenario reale.”
Verso una nuova era dell’automazione e della formazione AI dei robot
L’integrazione dell’AI nell’addestramento dei robot sta rivoluzionando l’industria manifatturiera. Le aziende possono ora implementare robot avanzati con tempi di avvio ridotti e maggiore flessibilità produttiva. La capacità di autoapprendimento sta inoltre riducendo i rischi finanziari, rendendo l’investimento in robotica più accessibile.
Filippi sottolinea che questa tecnologia consentirà di progettare macchine per prodotti ancora inesistenti, anticipando le esigenze future. Péter Fankhauser, CEO di ANYbotics, prevede un futuro in cui i robot genereranno autonomamente le proprie missioni, basandosi sulle esperienze apprese nei loro ambienti virtuali.
L’automazione intelligente sta entrando in una nuova fase. Con l’AI e le simulazioni, i robot non si limitano più a eseguire istruzioni predefinite, ma apprendono, si adattano e migliorano, aprendo la strada a un’industria più efficiente e dinamica.
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