Robotica

La robotica è un campo multidisciplinare all'incrocio tra scienza, ingegneria e tecnologia dedicato alla progettazione, alla costruzione, al funzionamento e all'applicazione dei robot. Queste macchine sono costruite per automatizzare compiti, assistere gli esseri umani o eseguire azioni in ambienti inaccessibili o pericolosi per le persone. Negli ultimi anni, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) ha ampliato notevolmente le capacità dei robot, trasformandoli da semplici macchine programmate in sistemi intelligenti in grado di percepire, ragionare e agire autonomamente.

Il ruolo dell'intelligenza artificiale e della visione artificiale nella robotica

La fusione dell'intelligenza artificiale con la robotica consente alle macchine di eseguire compiti con un livello di intelligenza e adattabilità prima irraggiungibile. Gli algoritmi di ML consentono ai robot di imparare dall'esperienza, di migliorare le proprie prestazioni nel tempo attraverso l'addestramento e di gestire le variazioni dei compiti e degli ambienti. Una componente chiave di questa intelligenza è la Computer Vision (CV), che dà ai robot la capacità di "vedere" e interpretare l'ambiente circostante.

Utilizzando telecamere e altri sensori, i robot acquisiscono dati visivi, che vengono poi elaborati da modelli di deep learning per eseguire vari compiti di percezione. Questi includono:

• Rilevamento degli oggetti: Identificazione e localizzazione di oggetti specifici nel campo visivo del robot, fondamentale per la navigazione e l'interazione. Modelli come Ultralytics YOLO11 sono progettati per svolgere questo compito con elevata velocità e precisione, rendendoli ideali per le applicazioni robotiche dinamiche.
• Segmentazione delle immagini: Differenziazione degli oggetti dallo sfondo a livello di pixel, essenziale per una manipolazione e un'interazione precise. Ciò può comportare la segmentazione di istanza o la segmentazione panottica.
• Stima della posa: Determinazione della posizione e dell'orientamento degli oggetti o degli esseri umani, fondamentale per una collaborazione sicura tra uomo e robot e per attività come l'assemblaggio.

Queste capacità CV, spesso alimentate da framework come PyTorch e TensorFlow, sono quelle che permettono a un robot di navigare in una stanza disordinata, raccogliere un oggetto specifico o persino monitorare i campi agricoli. La IEEE Robotics and Automation Society è un'organizzazione leader che promuove l'innovazione in questo campo.

Applicazioni del mondo reale

L'impatto della robotica alimentata dall'intelligenza artificiale è evidente in numerosi settori. Due esempi importanti sono la produzione e i sistemi autonomi.

1. Produzione e automazione industriale: Nella produzione intelligente, i robot svolgono un'ampia gamma di attività, dalla saldatura alla verniciatura, dall'assemblaggio all'imballaggio. I robot abilitati alla visione possono ispezionare i prodotti per individuare eventuali difetti in tempo reale, garantendo standard di controllo della qualità più elevati rispetto all'ispezione manuale. Questo tipo di intelligenza artificiale nel settore manifatturiero migliora l'efficienza, riduce gli errori e aumenta la sicurezza sul posto di lavoro automatizzando i lavori pericolosi. L'International Federation of Robotics (IFR) fornisce statistiche e analisi sul mercato globale dei robot industriali.

2. Veicoli autonomi e droni: I veicoli autonomi, come le auto a guida autonoma di aziende come Waymo, sono essenzialmente robot sofisticati. Utilizzano una serie di sensori, tra cui telecamere, LiDAR e radar, per costruire un modello completo dell'ambiente circostante. Gli algoritmi di intelligenza artificiale elaborano questi dati per prendere decisioni di guida critiche. Allo stesso modo, i droni dotati di modelli CV sono utilizzati per applicazioni che vanno dal monitoraggio agricolo all'ispezione delle infrastrutture, fino alle operazioni di ricerca e soccorso.

Robotica vs. automazione robotica dei processi (RPA)

È fondamentale distinguere la robotica dall'automazione dei processi robotici (RPA). La robotica coinvolge robot fisici - hardware che interagiscono con il mondo fisico. La RPA, invece, utilizza "bot" software per automatizzare attività digitali, spesso ripetitive e basate su regole, come l'inserimento di dati o l'elaborazione di transazioni, senza alcuna incarnazione o interazione fisica. Sebbene entrambe mirino ad automatizzare i processi, la robotica opera nel regno fisico e la RPA in quello digitale.

Sfide e direzioni future

Nonostante i notevoli progressi compiuti dal primo robot industriale, le sfide rimangono. Il funzionamento affidabile in ambienti non strutturati e imprevedibili, la gestione delle richieste di calcolo per il processo decisionale in tempo reale(latenza di inferenza), la garanzia di sicurezza dell'IA e la raccolta efficiente dei dati sono aree di ricerca in corso. Il futuro punta a robot sempre più autonomi, collaborativi e intelligenti, grazie ai progressi dell'IA, dei sensori e delle capacità di Edge AI, che rendono ancora più sfumati i confini tra il mondo digitale e quello fisico, con aziende come Boston Dynamics che si spingono oltre. I continui progressi in aree come l'apprendimento federato e l'apprendimento per rinforzo saranno fondamentali per sbloccare la prossima generazione di capacità robotiche.