AS5_2025

Giugno-Luglio 2025 Automazione e Strumentazione Primo piano 28 DOSSIER rapide: è il caso, ad esempio, di produttori o gros- sisti che gestiscono milioni di prodotti diversi che cambiano regolarmente. L’AI offre un contributo decisivo anche in ambienti in cui i robot mobili devono distinguere tra gli oggetti e le persone per poter reagire in modo adeguato. Si possono distin- guere due categorie principali di applicazioni. Applicazioni ‘sense-and-respond’ , dove il robot identifica e risponde autonomamente all’ambiente in un ciclo chiuso in tempo reale; attualmente le applicazioni di questa categoria maggiormente adottate in ambito manifatturiero sono quelle di tipo pick-and-place ma iniziano a farsi strada altre come la saldatura o l’assemblaggio. Applicazioni per ottimizzazione delle presta- zioni , dove l’AI si rivela preziosa per ottimizzare la progettazione dei processi e la programma- zione dei robot, nonché per migliorare l’ispe- zione e il controllo della qualità. Quest’ultima è il tipo di applicazione attualmente più consolidata: l’AI consente di identificare difetti non rilevabili dall’uomo, migliorando la qualità del prodotto e minimizzando gli sprechi. C’è poi il grande tema della sicurezza che è attualmente garantita da algoritmi deterministici codificati in modo rigido che hanno sempre la priorità, assicurando che il robot si fermi quando incontra un ostacolo. Questa situazione potrebbe cambiare con la crescente dif- fusione dell’intelligenza artificiale nella robotica, e i ricercatori stanno attualmente studiando modi per consentire l’uso di un’intelligenza artificiale “affidabile” nei componenti critici per la sicurezza delle applicazioni robotiche. Seguendo le analisi di Robbin Mennings, specia- lista in cobot di WiredWorkers , possiamo consi- derare più in dettaglio gli effetti dell’Intelligenza Artificiale sulla funzionalità dei cobot. Uno degli effetti che l’IA può avere sui cobot è lo sviluppo di capacità adattive avanzate : gra- zie alla continua raccolta ed elaborazione dei dati e alla capacità di apprendere, i cobot sapranno adattarsi a condizioni in continua evoluzione - ad esempio potranno ordinare oggetti diversi in base a forma, dimensione o colore - aumentando pro- gressivamente flessibilità e adattabilità. Anche il riconoscimento degli oggetti diventerà sempre più accurato, frutto del riconoscimento avanzato delle immagini e delle tecnologie sen- soriali combinate con l’AI; diventeranno quindi eseguibili una serie di attività che richiedono un elevato livello di precisione e coerenza, come l’as- semblaggio accurato di piccoli componenti. in relazione a forza, pressione e limiti di velocità durante il contatto con l’operatore. Le modalità operative sicure più dettagliate: viene esplicitata la gestione dei passaggi tra modalità automatica, manuale e di insegnamento, con particolare atten- zione ai rischi legati all’accesso alla zona peri- colosa. La cybersecurity applicata alla sicurezza funzionale: è introdotto l’obbligo di tenere conto di eventuali vulnerabilità digitali che possano interferire con le funzioni di sicurezza. Arriva l’Intelligenza Artificiale Sia per i robot umanoidi che per i robot, un ruolo fondamentale nel loro sviluppo e nella loro evo- luzione è svolto dall’Intelligenza Artificiale e dalle sue applicazioni al mondo della robotica. Le potenzialità dell’AI nella robotica sono esplorate sempre dall’IFR nello studio citato. Il principale vantaggio dell’utilizzo dell’IA nella robotica sta nella possibilità di gestire al meglio la variabilità e l’imprevedibilità degli ambiente in cui si opera: ciò è di grande utilità per produttori, fornitori di servizi logistici e rivenditori che gesti- scono ordini e scorte in continua evoluzione nei cosiddetti ambienti ad ‘alto mix/basso volume’. Aiuta inoltre i robot a funzionare in ambienti pubblici, dai supermercati agli ospedali, che sono intrinsecamente imprevedibili. È vero che una certa gestione dei contesti variabili è possibile anche con l’attuale robotica; tuttavia, quanto più aumentano variabilità e imprevedibilità ambien- tale, tanto maggiore è la probabilità che gli algo- ritmi di AI forniscano soluzioni più economiche e I sistemi EAI devono sviluppare la comprensione contestuale, cioè la capacità di prendere decisioni basate sull’ambiente circostante