Biochemical neural networks: la scommessa “biologica” per i robot

Per decenni, intelligenza artificiale e robotica hanno seguito traiettorie parallele ma distinte. L’AI si è concentrata sul software: riconoscimento di pattern, elaborazione del linguaggio, sistemi esperti.

La robotica si è concentrata sull’hardware: attuatori, sensori, cinematica. L’integrazione tra le due discipline è rimasta superficiale — robot industriali che eseguono traiettorie pre-programmate, senza vera “intelligenza”.

Il punto di flesso: quando l’AI incontra il corpo

Il biennio 2024-2025 ha cambiato radicalmente questo scenario. Tre fattori convergenti hanno innescato una trasformazione che molti definiscono “embodied AI” — l’intelligenza artificiale che acquisisce un corpo.

1. La maturazione dei Large Language Models (LLM): GPT-4, Claude, Gemini hanno dimostrato capacità di ragionamento, pianificazione e comprensione contestuale che rendono possibile un’interazione uomo-macchina in linguaggio naturale genuinamente fluida.
2. L’emergere dei Vision-Language Models (VLM): modelli multimodali che combinano comprensione visiva e linguistica permettono ai robot di “vedere” e “descrivere” l’ambiente, pianificando azioni in base a istruzioni verbali.
3. La riduzione dei costi hardware: attuatori, sensori LiDAR, processori edge AI (come NVIDIA Jetson) sono scesi di prezzo del 40% anno su anno, rendendo economicamente viabili piattaforme robotiche precedentemente confinate ai laboratori di ricerca.

Il risultato è un’esplosione di iniziative commerciali e di ricerca che promettono robot capaci di operare in ambienti non strutturati, comprendere istruzioni complesse, e adattarsi dinamicamente a situazioni impreviste. Ma quanto di queste promesse è realtà industriale, e quanto rimane dimostrazione da laboratorio?

Robotica collaborativa: l’interfaccia LLM trasforma il manufacturing

I cobot (collaborative robots) rappresentano la prima categoria di robot a beneficiare massivamente dell’integrazione con i Large Language Models. A differenza dei robot industriali tradizionali — confinati dietro barriere di sicurezza, programmati con linguaggi specifici, incapaci di adattamento — i cobot sono progettati per lavorare fianco a fianco con operatori umani.

Il paradigma dell’interazione in linguaggio naturale

La ricerca pubblicata su Journal of Manufacturing Systems e Nature npj Advanced Manufacturing nel 2024-2025 documenta un cambio di paradigma: i LLM vengono integrati come interfacce di comunicazione naturale tra operatori umani e sistemi robotici. L’operatore può impartire comandi come “porta l’utensile sul banco 3” o “ispeziona il pezzo per difetti superficiali”, e il sistema traduce l’istruzione in azioni eseguibili.

Il framework proposto da Wang, Fan e Zheng (2024) per la navigazione di cobot in ambienti manifatturieri combina: comprensione del linguaggio tramite LLM, percezione visiva per la localizzazione degli oggetti, pianificazione del percorso, ed esecuzione controllata via ROS. Il risultato è un sistema che può essere “riprogrammato” semplicemente parlando — riducendo drasticamente i tempi di setup per nuovi task.

Human-Robot Collaboration: oltre il cobot tradizionale

La Human-Robot Collaboration (HRC) di nuova generazione va oltre la semplice co-presenza nello spazio di lavoro. I sistemi emergenti integrano:

• Digital Twin: replica virtuale dell’ambiente di lavoro, aggiornata in tempo reale, che permette simulazione e ottimizzazione continua
• Feedback tattile e gestuale: sensori di forza e sistemi di motion capture che permettono al robot di “sentire” e reagire ai movimenti dell’operatore
• Scheduling adattivo: algoritmi basati su LLM che ottimizzano in tempo reale l’allocazione dei task tra umani e robot in base a variabilità della domanda e interruzioni impreviste

Tuttavia, le sfide rimangono significative. L’ambiguità del linguaggio naturale, la variabilità delle pronunce, il rumore ambientale industriale rendono l’interazione vocale inaffidabile in molti contesti reali. I deployment cloud-based sollevano questioni di latenza e privacy dei dati — particolarmente critiche in settori regolamentati.

Robot quadrupedi: dalla ricerca al deployment industriale

I robot quadrupedi — spesso chiamati “robot dog” — rappresentano una delle categorie più mature per il deployment industriale. La loro configurazione a quattro zampe offre stabilità superiore su terreni irregolari rispetto ai bipedi, pur mantenendo capacità di navigazione in ambienti progettati per gli umani (scale, porte, corridoi).

Il mercato 2025: Boston Dynamics vs Unitree

Il mercato dei quadrupedi è dominato da due filosofie contrapposte. Boston Dynamics Spot (~$75.000 base, oltre $100.000 con accessori) rappresenta l’approccio premium: hardware industriale certificato IP67, ecosistema software maturo, deployment comprovato in settori oil&gas, energia, costruzioni. Unitree (Go2 da $1.600, B2 industriale ~$100.000) rappresenta l’approccio “democratizzazione”: margini elevati grazie alla supply chain cinese, SDK aperto che ha conquistato il mondo della ricerca accademica.

Secondo le analisi di SemiAnalysis, Unitree detiene oltre il 60% del mercato globale dei quadrupedi in volume, grazie a una produzione che raggiunge 200 unità Go2 al giorno nei periodi di picco. La penetrazione nel settore ricerca è particolarmente forte: il costo contenuto permette ai laboratori universitari di sperimentare con policy di reinforcement learning senza rischiare hardware costoso.

Applicazioni industriali consolidate

I quadrupedi hanno trovato nicchie applicative concrete in diversi settori. Ispezioni industriali: impianti oil&gas, centrali elettriche, data center — ambienti dove la navigazione autonoma riduce l’esposizione umana a rischi. Costruzioni: monitoraggio avanzamento lavori, creazione di digital twin del cantiere. Sicurezza: pattugliamento perimetrale, ispezione di aree pericolose post-incidente.

Robot umanoidi: la corsa al general-purpose

Il 2025 è stato definito “l’anno degli umanoidi”. Boston Dynamics ha annunciato la produzione commerciale di Atlas elettrico con deployment previsto in decine di migliaia di unità presso Hyundai Motor Group. Tesla ha mostrato progressi con Optimus Gen 3. Figure AI, Unitree G1, Agility Robotics Digit, 1X NEO competono per definire il futuro della categoria.

Lo stato dell’arte: promesse vs realtà

È cruciale distinguere tra dimostrazioni e deployment. Le demo di Optimus che esegue movimenti di kung fu o piega magliette hanno generato entusiasmo mediatico, ma l’analisi tecnica rivela una dipendenza significativa dalla teleoperazione umana. Boston Dynamics Atlas, pur mostrando agilità straordinaria (salti, acrobazie), rimane primariamente una piattaforma di ricerca con costi stimati ~$140.000-150.000 per unità.

I deployment reali sono più modesti: Tesla ha ammesso “almeno due” unità Optimus operative nelle proprie fabbriche a fine 2025. Agility Robotics Digit ha pilot attivi in magazzini Amazon. Figure AI ha partnership con BMW per automazione manifatturiera. Ma la scala rimane lontana dalle previsioni più ottimistiche.

Le sfide irrisolte

Gli umanoidi affrontano criticità tecniche che i progressi recenti non hanno ancora risolto:

• Destrezza manipolativa: afferrare oggetti fragili, manipolare strumenti con precisione, adattarsi a forme impreviste rimane estremamente difficile
• Autonomia energetica: la batteria di Optimus (2.3 kWh) promette “un giorno di lavoro”, ma i test reali mostrano durate inferiori sotto carico
• Generalizzazione: passare da task strutturati (linea di assemblaggio) ad ambienti dinamici (ambiente domestico) richiede capacità cognitive che gli attuali sistemi non possiedono
• Safety: IEEE ha pubblicato report che invocano nuovi standard per l’integrazione sicura degli umanoidi — gli attuali framework per robot industriali sono inadeguati

L’impatto potenziale delle BNN sulla robotica

Le sfide descritte — efficienza energetica, adattabilità, robustezza decisionale, trasparenza — sono esattamente quelle che il framework Biochemical Neural Network (BNN) di Armoni si propone di risolvere. Mentre le ANN tradizionali che governano gli attuali robot soffrono di opacità decisionale e dipendenza da funzioni di costo esterne, le BNN offrono un paradigma radicalmente diverso.

Equilibrio dinamico per il controllo motorio

Il problema centrale del controllo di robot quadrupedi e umanoidi è mantenere la stabilità durante la locomozione su terreni irregolari, reagendo a perturbazioni impreviste. Gli approcci attuali utilizzano controller model-based (Boston Dynamics) o policy di reinforcement learning addestrate in simulazione (Unitree, Tesla).

Le BNN propongono un’alternativa: il sistema di controllo cerca continuamente un equilibrio biochimico dinamico piuttosto che minimizzare una loss function esterna. Tradotto in termini robotici:

• I neuroni piramidali corrispondono ai moduli di pianificazione del movimento — integrano input sensoriali e generano comandi motori
• Gli interneuroni inibitori (GABA/Glicina) corrispondono ai meccanismi di safety — prevengono movimenti eccessivi che potrebbero destabilizzare il robot o danneggiare l’ambiente
• Il sistema Dopamina/Adrenalina corrisponde alla modulazione dell’aggressività del controllo — aumento della reattività in situazioni di pericolo, riduzione in condizioni stabili

Questa architettura promette una robustezza intrinseca che i controller tradizionali non possiedono. Invece di crashare quando incontrano situazioni fuori distribuzione (come accade con le policy RL), il sistema BNN cercherebbe di ritornare al suo equilibrio biochimico — un comportamento analogo a come il cervello biologico gestisce perturbazioni inattese.

Efficienza energetica: dalla quiete cognitiva al risparmio di batteria

L’autonomia limitata è forse il vincolo più stringente per i robot mobili. Il cervello umano consuma ~20W gestendo sistemi di controllo motorio incomparabilmente più complessi di qualsiasi robot. La ragione: il cervello non “spara” neuroni inutilmente — cerca la quiete cognitiva, lo stato di minima attività necessaria per il task.

Un controller BNN per robot quadrupedi potrebbe implementare lo stesso principio: invece di mantenere tutti i moduli di percezione e pianificazione attivi al massimo, il sistema modulerebbe dinamicamente l’attività computazionale in base alle esigenze — alta reattività (“Adrenalina”) quando attraversa terreno complesso, bassa attività (“quiete”) durante la locomozione su superfici piane.

Inherent XAI per robot in ambienti critici

L’opacità delle reti neurali è particolarmente problematica per i robot che operano in ambienti con presenza umana. Quando un cobot fa un movimento inatteso, capire perché è cruciale per la safety — ma le ANN tradizionali non offrono spiegazioni.

L’Inherent XAI delle BNN cambia radicalmente questo scenario. Ogni decisione del robot sarebbe la conseguenza misurabile di uno stato neurochimico tracciabile: un movimento brusco corrisponderebbe a uno spike di “Adrenalina” nel sistema (rilevamento di pericolo), un rallentamento a un aumento di “GABA” (inibizione preventiva). Il log di questi stati fornirebbe una spiegazione causale del comportamento — non un’approssimazione post-hoc.

Scenario applicativo: il quadrupede BNN-enhanced

Immaginiamo un robot quadrupede per ispezione industriale equipaggiato con controller BNN:

• Navigazione adattiva: attraversando un impianto, il sistema modula automaticamente la “cautela” (GABA) in prossimità di macchinari in movimento, aumentando la distanza di sicurezza senza programmazione esplicita
• Gestione anomalie: rilevando una perdita di gas (input anomalo), il sistema “Adrenalina” si attiva, aumentando la frequenza di campionamento sensoriale e rallentando il movimento per ispezione dettagliata
• Apprendimento continuo: il circuito “Dopamina” rinforza i percorsi che portano a ispezioni completate con successo, ottimizzando progressivamente le routine senza re-training esplicito
• Audit di sicurezza: ogni sessione genera un log degli stati neurochimici, permettendo di verificare che il robot abbia mantenuto livelli appropriati di “cautela” durante l’intera missione

L’umanoide BNN: verso l’autonomia decisionale

Per i robot umanoidi, l’applicazione delle BNN potrebbe essere ancora più trasformativa. La sfida centrale degli umanoidi è la generalizzazione: passare da task specifici (spostare scatole in magazzino) a comportamenti flessibili (assistere un anziano in casa). Gli attuali approcci — policy RL addestrate su task singoli, LLM che generano piani di alto livello — faticano a produrre comportamenti robusti fuori distribuzione.

Un umanoide con architettura BNN potrebbe operare secondo un principio diverso: invece di eseguire una policy pre-addestrata, il sistema cercherebbe continuamente l’equilibrio biochimico appropriato alla situazione. In un contesto manifatturiero strutturato, l’equilibrio sarebbe caratterizzato da alta “Dopamina” (motivazione al completamento del task) e bassa “Adrenalina” (ambiente prevedibile). In un contesto domestico con bambini, lo stesso robot aumenterebbe automaticamente i livelli di “cautela” (GABA) e “allerta” (Noradrenalina), modificando il proprio comportamento senza riprogrammazione.

Questo paradigma risolverebbe anche una criticità etica emergente: la accountability. Quando un robot umanoide prende una decisione che causa danno, chi è responsabile? Con le ANN attuali, la risposta è “non si sa” — il sistema è una black-box. Con le BNN, ogni decisione sarebbe tracciabile: lo stato neurochimico al momento dell’incidente fornirebbe una spiegazione causale, permettendo di determinare se il comportamento era “giustificato” dallo stato del sistema (alta Adrenalina = percezione di pericolo imminente) o se rappresentava un malfunzionamento (stati incoerenti).

Sfide di implementazione

È importante riconoscere che l’applicazione delle BNN alla robotica rimane largamente teorica. Le sfide di implementazione includono:

• Mapping hardware: tradurre le variabili di stato neurochimiche in parametri di controllo robotico richiede una modellazione accurata che non esiste ancora
• Validazione: dimostrare che un controller BNN offre vantaggi reali rispetto alle alternative richiede benchmark standardizzati che non sono stati ancora definiti
• Ecosistema: gli attuali framework robotici (ROS, Isaac Sim) sono ottimizzati per ANN tradizionali — l’integrazione delle BNN richiederebbe sviluppo significativo di tooling
• Expertise: il framework BNN richiede competenze interdisciplinari (neuroscienze computazionali + ingegneria robotica) che sono rare nel panorama attuale

Tuttavia, la convergenza tra necessità industriali (robot più efficienti, sicuri, spiegabili) e disponibilità teorica (framework BNN maturo) suggerisce che i prossimi anni potrebbero vedere i primi tentativi seri di implementazione. I candidati più probabili sono i laboratori di ricerca delle grandi aziende robotiche (Boston Dynamics, ora parte di Hyundai, ha risorse significative) e le startup focalizzate su nicchie ad alto valore dove la robustezza è critica (medicale, aerospaziale), o Studio Armoni & Associati con la startup Talence è tra questi e l’obiettivo è un progetto Made in Italy.

Conclusioni: dalla convergenza alla simbiosi

Il 2024-2025 ha segnato l’inizio di una convergenza storica tra AI e robotica. I Large Language Models stanno trasformando il modo in cui gli umani comunicano con le macchine; i Vision-Language Models permettono ai robot di “comprendere” l’ambiente; la riduzione dei costi hardware sta democratizzando l’accesso a piattaforme precedentemente elitarie.

Tuttavia, l’analisi critica rivela un divario significativo tra dimostrazioni e deployment. I robot umanoidi che piegano magliette nelle demo sono spesso teleoperati; i quadrupedi che navigano autonomamente richiedono ancora supervisione significativa; i cobot con interfaccia LLM funzionano in laboratorio ma faticano nel rumore industriale reale.

Le Biochemical Neural Networks rappresentano una prospettiva radicalmente diversa per affrontare le sfide irrisolte. Invece di aggiungere complessità (più parametri, più dati, più compute), il framework BNN propone di emulare i principi che rendono il controllo motorio biologico così efficiente, robusto e adattivo:

• Equilibrio dinamico invece di ottimizzazione di loss function
• Modulazione neurochimica invece di iperparametri statici
• Trasparenza intrinseca invece di XAI post-hoc
• Efficienza energetica attraverso la quiete cognitiva

Se il biennio 2024-2025 ha segnato la convergenza tra AI e robotica, il prossimo decennio potrebbe vedere l’emergere di una vera simbiosi — robot che non si limitano a eseguire istruzioni, ma che “pensano” secondo principi ispirati alla biologia del cervello. Le BNN potrebbero essere il ponte tra l’intelligenza artificiale di oggi e i sistemi autonomi veramente adattivi di domani.

La robotica sta entrando in una fase di maturazione industriale senza precedenti. I prossimi cinque anni vedranno probabilmente i primi deployment su larga scala di umanoidi in ambienti manifatturieri, l’espansione dei quadrupedi in settori oltre l’oil&gas, e la penetrazione dei cobot LLM-enhanced nelle PMI. In questo contesto, le BNN rappresentano non una certezza, ma una possibilità concreta di risolvere le sfide che hanno finora limitato l’autonomia robotica reale. Il futuro della robotica potrebbe non essere solo più intelligente — potrebbe essere, in un senso profondo, più biologico.

Biografia

[1] Armoni M., Orilio I. (2025). Biochemical Neural Network (BNN) for Adaptive Intelligence: Architecture, Optimization, and Inherent XAI. Technical Paper.

[2] Wang T., Fan J., Zheng P. (2024). An LLM-based vision and language cobot navigation approach for Human-centric Smart Manufacturing. Journal of Manufacturing Systems, 75, 299-305.

[3] Fan J. et al. (2025). Vision-language model-based human-robot collaboration for smart manufacturing: A state-of-the-art survey. Frontiers in Engineering Management, 12, 177-200.

[4] SemiAnalysis (2025). Quadruped State of The Market – Unitree, Boston Dynamics, ANYbotics, DEEP Robotics. Technical Report.

[5] Boston Dynamics (2026). Atlas Commercial Production Announcement. CES 2026 Press Release.

[6] Goldman Sachs Research (2025). Humanoid Robots: Manufacturing Cost Analysis. Industry Report.

[7] IEEE (2025). Report Calls for New Standards to Safely Integrate Humanoid Robots into Society. Technical Standards Document.