Physical AI può essere considerato l’ultimo tassello mancante tra l’intelligenza artificiale e il mondo reale, una nuova fase del percorso evolutivo dell’AI. Un importante imprenditore del mondo IT l’ha definita “la prossima opportunità di mercato multimiliardaria”.
La società di ricerca e consulenza Gartner ha annunciato proprio questa settimana i Technology Trends 2026: tra le principali tendenze tecnologiche strategiche per il 2026 fa spazio alla AI fisica. Essa “porta l’intelligenza nel mondo reale alimentando macchine e dispositivi che rilevano, decidono e agiscono, come robot, droni e apparecchiature intelligenti”.
Da quanto emerge da un white paper del World Economic Forum, l’intelligenza artificiale fisica sta guidando una nuova fase dell’automazione industriale. Physical AI rappresenta, così, un passo avanti significativo rispetto all’automazione tradizionale pre-programmata, dotando le macchine di ragionamento cognitivo e consapevolezza spaziale.
Cos’è la Physical AI
Physical AI è una branca dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di percepire, comprendere e interagire con il mondo fisico elaborando direttamente i dati provenienti da una varietà di sensori e attuatori. Si differenzia da sistemi simili come l’embodied artificial intelligence o l’agentic AI: nel primo caso si ha un AI integrata in un’entità fisica,
Gli Agenti AI si intendono, invece, sistemi di intelligenza artificiale autonomi. L’agente è un’entità in grado di prendere decisioni in autonomia per raggiungere un determinato obiettivo, che può richiedergli o meno di interagire con il mondo fisico.
L’intelligenza artificiale fisica è più ampia. Riguarda le interazioni tra l’intelligenza artificiale e il mondo fisico. In combinazione con la tecnologia robotica, Physical AI promette di rivoluzionare le capacità dei dispositivi fisici intelligenti in svariate applicazioni industriali e non solo.
Se vogliamo porre un’altra importante distinzione è con la Generative AI. Quest’ultima si basa sull’input fornito dall’uomo e opera principalmente nel dominio digitale.
I sistemi di Physical AI raccolgono input dal mondo reale attraverso strumenti come telecamere, sensori di temperatura, radar e lidar e utilizzano questi dati sensoriali per eseguire percezioni, ragionamenti e processi decisionali in tempo reale.
Come funziona l’AI fisica
Per essere messa in pratica, Physical AI richiede vari elementi per percepire la realtà, elaborare dati, prendere decisioni ed eseguire azioni.
Un sistema di Physical AI richiede sensori e dispositivi IoT per percepire la realtà e interagire con l’ambiente circostante. Per elaborare i dati raccolti, si deve contare su modelli di machine learning o deep learning. Da qui potrà prendere decisioni in tempo reale. Dalle decisioni all’esecuzione dell’azione il sistema deve contare su attuatori.
Qualche esempio pratico
Esempi che possono far comprendere funzionamento e vantaggi possono essere quelli riportati dal report del World Economic Forum. Tra questi c’è il caso di Foxconn. Il più grande produttore di componenti elettrici ed elettronici per gli OEM in tutto il mondo, ha applicato la robotica basata sull’intelligenza artificiale e la simulazione di digital twin per automatizzare attività ad alta precisione come il serraggio delle viti e l’inserimento dei cavi, tradizionalmente considerate troppo complesse per l’automazione. “Attraverso il controllo della forza adattivo in tempo reale e l’implementazione basata sulla simulazione, ha ridotto i tempi di implementazione del 40% e i costi operativi del 15%”, segnala il WEF.
Altro esempio è Amazon. La società, che gestisce la più grande flotta di robot al mondo, ha dimostrato come l’integrazione di robot mobili, smistamento basato sull’intelligenza artificiale e manipolatori generativi guidati dall’intelligenza artificiale possa migliorare le prestazioni dei centri di distribuzione. Orchestrando questi sistemi autonomi, le strutture di nuova generazione hanno ottenuto consegne più veloci del 25%, ruoli più qualificati del 30% e un aumento del 25% dell’efficienza.
Una recente ricerca condotta da un team di scienziati dell’Università di Tohoku, in Giappone, ha creato un nuovo approccio che integra informazioni visive e tattili per manipolare bracci robotici, reagendo in modo adattivo all’ambiente circostante. Rispetto ai metodi convenzionali basati sulla visione, questo approccio – sotto forma di un sistema robotico denominato TactileAloha – ha ottenuto tassi di successo più elevati. Questi risultati promettenti rappresentano un progresso significativo nel campo dell’intelligenza artificiale fisica multimodale.
Spazi applicativi di Physical AI
Dove potrà essere impiegata la Physical AI? In ambito industriale, avrà diverse applicazioni. Pensiamo ai robot mobili autonomi (AMR) nei magazzini, che potranno muoversi in ambienti complessi ed evitare ostacoli, compresi gli esseri umani, utilizzando il feedback diretto dei sensori di bordo.
C’è poi l’ambito medico-sanitario. Pensiamo ai robot chirurgici che possono imparare così compiti complessi e agire con maggiore autonomia. C’è già un esempio in tal senso: lo scorso luglio, un robot chirurgico della Johns Hopkins University ha eseguito un intervento di rimozione della cistifellea senza alcun intervento umano. L’automotive, tra gli ambiti applicativi, è tra i più interessati, con le auto a guida autonoma, che potranno trarre vantaggio dalla AI fisica.
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