La convergenza dell’intelligenza artificiale con i sistemi fisici segna un momento cruciale nell’evoluzione tecnologica. L’IA fisica, in cui gli algoritmi superano i confini digitali per percepire, comprendere e manipolare il mondo tangibile, trasformerà radicalmente il modo in cui le imprese operano in diversi settori.
Questi sistemi intelligenti colmano il divario tra intelligenza digitale e realtà fisica, sbloccando opportunità senza precedenti di efficienza e innovazione. Per molte organizzazioni, questo apre la porta a modi completamente nuovi per soddisfare i propri clienti e, di conseguenza, trasformare interi settori.
In particolare, per le aziende e le organizzazioni del settore pubblico, questa convergenza tra IA e sistemi fisici va oltre i miglioramenti incrementali, ripensando fondamentalmente ciò che è possibile nelle loro operazioni ed esperienze clienti.
Indice degli argomenti
Mercati e investimenti nell’intelligenza artificiale fisica
L’IA fisica si colloca all’incrocio di molteplici mercati ad alta crescita, con il solo settore dei robot AI previsto per raggiungere un impressionante valore di 124,26 miliardi di dollari entro il 2034. Parallelamente, l’industria della tecnologia dei gemelli digitali, strettamente collegata, è destinata a raggiungere un valore ancora più impressionante di 379 miliardi di dollari nello stesso periodo.
Queste proiezioni segnano un cambiamento fondamentale nel modo in cui le imprese affrontano automazione, efficienza e trasformazione digitale. In particolare, il programma Physical AI Fellowship di AWS, fornisce un supporto cruciale alle startup che sviluppano soluzioni di robotica e automazione di nuova generazione.
Dove sta puntando il capitale: robotica umanoide e modelli per la robotica
Gli investitori sono pienamente consapevoli di questo potenziale, concentrando la loro attenzione su diversi temi chiave all’interno dell’area dell’IA fisica. La robotica umanoide è emersa come una frontiera particolarmente entusiasmante, con startup che hanno ottenuto ingenti round di finanziamento per sviluppare lavoratori robotici a uso generale in grado di operare senza soluzione di continuità in ambienti progettati per l’uomo.
I “cervelli robotici” e l’adattamento a compiti diversi
Contemporaneamente, cresce l’interesse per i modelli fondamentali per la robotica – lo sviluppo di sofisticati “cervelli robotici” in grado di adattarsi a vari compiti e controllare a loro volta, diversi sistemi robotici.
Applicazioni verticali: logistica, agricoltura, chirurgia e oltre
Questa spinta verso sistemi più flessibili e intelligenti è integrata da continui investimenti in applicazioni specifiche in ambienti verticali, dove le aziende sfruttano l’IA fisica per affrontare sfide del settore, dalla semplificazione della logistica dei magazzini alla rivoluzione delle pratiche agricole. L’ampiezza del potenziale dell’IA fisica è ulteriormente dimostrata da applicazioni emergenti in campi diversi come la robotica chirurgica, i sistemi di somministrazione autonoma e le tecnologie avanzate della difesa. Questa espansione in nuovi domini sottolinea la versatilità e il potere trasformativo dell’IA fisica in diversi settori.
Lo spettro dell’intelligenza artificiale fisica: dall’automazione alla vera intelligenza
Mentre le organizzazioni valutano le loro iniziative di Physical AI, comprendere dove si collocano le diverse soluzioni nello spettro delle capacità è fondamentale per la pianificazione strategica. Ogni livello rappresenta un salto nettamente in autonomia e sofisticazione:
• Livello 1: Automazione Fisica di Base. Questa fase fondamentale coinvolge sistemi che svolgono compiti predefiniti in ambienti strettamente controllati. Per esempio i robot industriali su catene di montaggio—altamente efficienti, ma rigidi e interamente dipendenti dalla programmazione e dalla supervisione umana.
• Livello 2: Automazione Fisica Adattiva. A questo punto, i sistemi acquisiscono flessibilità nel sequenziamento delle attività. Sebbene le singole azioni siano ancora pre-programmate, possono modificare il loro ordine in base a segnali ambientali in tempo reale. I robot collaborativi che cambiano comportamento quando sono presenti umani nelle vicinanze ne sono un esempio.
• Livello 3: IA fisica parzialmente autonoma. Qui, i sistemi dimostrano un comportamento intelligente, inclusa pianificazione, esecuzione e adattamento di compiti con un input umano limitato. I robot che imparano nuovi processi attraverso la dimostrazione evidenziano questa autonomia emergente.
• Livello 4: IA fisica completamente autonoma. Il livello più avanzato presenta sistemi in grado di operare in ambiti vari con una supervisione minima. Questi sistemi si adattano fluidamente a nuovi scenari e cambiamenti ambientali. Sebbene la maggior parte delle soluzioni commerciali rimanga ai Livelli 1 o 2, lo slancio verso la piena autonomia sta accelerando.
Un’attenzione particolare deve essere poi rivolta all’intero ciclo di sviluppo che sta alla base di questa tecnologia: il processo di creazione di sistemi intelligenti che non si limitano a seguire istruzioni, ma che diventano veri e propri partner degli esseri umani, collaborando, anticipando le esigenze e contribuendo attivamente al raggiungimento di obiettivi comuni.
Ne è un esempio Diligent Robotics che applica i principi dell’intelligenza artificiale fisica per sviluppare robot mobili che supportano i team clinici in ambito ospedaliero migliorando sia le operazioni interne sia l’esperienza dei clienti.
Che cos’è l’intelligenza artificiale fisica e cosa sta cambiando nelle aziende
Definire l’intelligenza artificiale fisica
Il rapporto tra esseri umani e macchine sta attraversando una trasformazione profonda, basti pensare che la richiesta di robot nelle aziende è raddoppiata in 10 anni, secondo il World Robotics 2025 Report (pubblicato dall’International Federation of Robotics). Ciò che è iniziato come semplici strumenti sotto il diretto controllo umano si è evoluto in partnership sofisticate, nelle quali macchine intelligenti sono in grado di comprendere il contesto, interpretare le intenzioni e prendere decisioni autonome.
Il termine intelligenza artificiale fisica descrive un sistema che è interattivo e iterativo. L’IA fisica è un processo in cui diversi elementi lavorano insieme secondo schemi variabili per comprendere, ragionare, apprendere e interagire con il mondo fisico. In ogni fase del ciclo di autonomia (autonomy flywheel), tali elementi apprendono e migliorano continuamente, alimentando la fase successiva del percorso.
Il processo ha inizio con la comprensione. In questa fase vengono integrati modelli e algoritmi con sensori, dati del mondo reale e dati simulati, e questi insiemi di dati sono utilizzati per costruire capacità di ragionamento. Successivamente, un modello di ragionamento prevede le azioni che verranno realizzate nel mondo fisico in tempo reale. Tuttavia, il processo di questi sistemi intelligenti non si arresta qui: essi devono apprendere continuamente in modo iterativo attraverso cicli di feedback, al fine di migliorare le prestazioni complessive del sistema.
Il workflow dell’intelligenza artificiale fisica: dal dato all’edge
Lo sviluppo e la distribuzione di soluzioni di intelligenza artificiale fisica rappresentano un processo iterativo che comprende la raccolta e la preparazione dei dati, l’addestramento e l’ottimizzazione dei modelli, nonché l’operatività all’edge.
Ciclo di sviluppo in dettaglio
Come si costruiscono i dataset: fonti, pulizia e filtri
Il primo passaggio del flusso di lavoro consiste nella raccolta e nella preparazione dei dati per le attività a valle (ossia preparare i dati in modo che possano essere utilizzati efficacemente per tutte le fasi successive del processo di sviluppo del sistema AI), inclusi l’addestramento e la valutazione dei modelli. Ciò può comprendere dati proprietari raccolti per applicazioni specifiche, così come dati open source e dati di simulazione. Queste fonti di dati vengono archiviate, pulite e filtrate in base all’attività a valle prevista.
Metodi di addestramento: RL, fisica, imitazione e simulazione
L’addestramento di sistemi di intelligenza artificiale fisica affinché interagiscano in modo efficace con il mondo reale presenta sfide specifiche che vanno oltre gli approcci tradizionali del machine learning. Questi sistemi devono apprendere come muoversi in ambienti complessi e dinamici, manipolare oggetti con proprietà variabili e adattarsi a situazioni impreviste. Per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale fisica capaci e robusti, in grado di operare in modo affidabile in contesti reali eterogenei, sono emerse metodologie di addestramento specializzate. Tra queste rientrano:
• Apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning): le macchine autonome possono apprendere competenze attraverso interazioni di tipo tentativo-errore con l’ambiente. A differenza dell’apprendimento supervisionato, che richiede dataset etichettati, l’apprendimento per rinforzo consente ai sistemi di IA fisica di apprendere direttamente dall’esperienza massimizzando una funzione di ricompensa.
• Apprendimento per rinforzo informato dalla fisica (Physics-informed Reinforcement Learning): integra la conoscenza delle leggi fisiche nel processo di apprendimento per migliorare l’efficienza numeraria e la capacità di generalizzazione. Questo approccio contribuisce a colmare il divario tra i metodi puramente data-driven e i tradizionali sistemi di controllo basati sulla fisica.
• Apprendimento per imitazione (Imitation Learning): i sistemi di IA fisica possono apprendere da dimostrazioni umane anziché tramite tentativi ed errori. Questo approccio è particolarmente utile per compiti difficili da formalizzare mediante funzioni di ricompensa, ma facilmente dimostrabili dagli esseri umani. Tecniche come la behavioral cloning e l’inverse reinforcement learning permettono ai robot di osservare le azioni umane e dedurre le politiche sottostanti o le funzioni di ricompensa.
• Addestramento basato su simulazione (Simulation-based Training): fornisce repliche virtuali dei sistemi fisici che consentono un addestramento sicuro ed economicamente efficiente prima del dispiegamento nel mondo reale. I digital twin fungono da sistemi di simulazione per l’addestramento di modelli di IA specializzati, permettendo agli sviluppatori di testare e perfezionare i comportamenti dei robot prima dell’implementazione in ambienti reali. L’addestramento basato su simulazione offre diversi vantaggi, tra cui sicurezza, rapidità, scalabilità, riproducibilità ed efficienza dei costi.
Dal modello all’edge: compressione, latenza e performance
Una volta che il modello è stato addestrato, può essere ottimizzato in funzione di specifici vincoli hardware, requisiti di latenza, costi computazionali o obiettivi di prestazione. Le tecniche di ottimizzazione dei modelli includono:
• Quantizzazione (Quantization): riduce la precisione numerica di pesi e attivazioni. Gli approcci di quantizzazione più comuni includono la riduzione da float32 a float16 e da float32 a int8. La quantizzazione serve a diminuire i requisiti di memoria e a migliorare la velocità di inferenza.
• Distillazione (Distillation): trasferisce la conoscenza da un modello più grande a uno più piccolo preservandone le prestazioni. I modelli più piccoli possono essere implementati su hardware meno potente e comportano costi computazionali inferiori.
Il modello risultante, compatibile con l’edge, viene quindi valutato su compiti reali o simulati. L’addestramento e l’ottimizzazione del modello vengono perfezionati in modo iterativo fino a raggiungere le prestazioni desiderate.
Un caso d’uso di intelligenza artificiale fisica: Moxi negli ospedali
Le tecnologie a supporto di questa partnership proattiva, nella quale sistemi intelligenti anticipano le esigenze e lavorano al fianco degli esseri umani, non sono teoriche. Sono già in fase di implementazione e stanno producendo impatti misurabili, ad esempio nel settore sanitario, dove l’impatto delle decisioni è cruciale e il bisogno di una connessione umana è fondamentale.
Consideriamo la realtà quotidiana degli infermieri. Essi trascorrono in genere una parte significativa della loro giornata in attività che li distolgono dall’assistenza ai pazienti, ad esempio la consegna dei farmaci, il trasporto dei campioni di laboratorio e il reperimento delle forniture. Diligent Robotics, parte del programma di AWS Physical AI Fellow, affronta questa sfida utilizzando il flusso di lavoro descritto in precedenza con Moxi, un robot mobile con capacità di manipolazione progettato per gestire le attività logistiche di routine e restituire tempo prezioso agli infermieri e ai loro pazienti.
L’intelligenza di Moxi cresce attraverso un apprendimento continuo dagli ambienti ospedalieri. Il robot raccoglie dati operativi che alimentano i modelli sottostanti. Questo processo iterativo rende Moxi sempre più affidabile e capace di muoversi all’interno dei contesti complessi e dinamici delle strutture sanitarie.
I modelli vengono poi ottimizzati per l’efficienza – richiedendo minore potenza computazionale e consentendo un’elaborazione più rapida – così da poter essere distribuiti all’edge. Il deployment all’edge permette a Moxi di prendere decisioni autonome in tempo reale, che si tratti di premere il pulsante di un ascensore o di aprire una porta, un aspetto cruciale in ambienti critici dal punto di vista della sicurezza, dove fare affidamento sulla connettività non è sempre possibile.
I risultati sono stati notevoli:
• Oltre 1,2 milioni di consegne completate dalla flotta ospedaliera di Moxi
• Quasi 600.000 ore risparmiate per il personale sanitario
Moxi ha avuto un impatto significativo sui sistemi sanitari di tutto il Paese. Ad esempio, presso Rochester Regional Health nello Stato di New York, i robot Moxi hanno:
• Rimodellato i flussi di lavoro per la consegna dei farmaci, come i programmi Meds to Beds, nei quali Moxi supporta la consegna tempestiva di medicinali sensibili al fattore tempo, riducendo i ritardi nelle dimissioni, migliorando l’esperienza del paziente e minimizzando le riammissioni
• Ottimizzato i flussi di lavoro dei laboratori, migliorando la prevedibilità e la tempestività dei risultati di laboratorio per i pazienti
La strada da seguire per l’intelligenza artificiale fisica
Il futuro dell’intelligenza artificiale fisica sta già prendendo forma grazie ai pionieri che ne stanno dimostrando il valore in contesti reali — dagli ospedali che riducono il burnout e migliorano l’assistenza ai pazienti, alle fabbriche che aumentano sicurezza e coerenza dei processi. I loro risultati inviano un segnale chiaro: il successo non deriva da trasformazioni radicali su larga scala, ma da applicazioni mirate e ad alto impatto, capaci di produrre risultati concreti e misurabili.
Costruire soluzioni utilizzando esclusivamente tecnologie di eccellenza non è sufficiente. Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale fisica diventano sempre più integrati nel nostro mondo, una governance attenta diventa essenziale per i leader aziendali. Le recenti innovazioni stanno creando nuove opportunità — e nuove sfide tra cui:
• La cybersecurity per flotte di robot connesse al cloud
• L’interoperabilità tra i sistemi e le infrastrutture esistenti
• Meccanismi di sicurezza, inclusi approcci adattivi e sistemi di ridondanza
• Quadri etici che favoriscano trasparenza, equità e tutela della privacy
Gli approcci normativi variano tra le diverse giurisdizioni. Ad esempio, l’Unione Europea ha adottato un quadro normativo completo che affronta i temi della sicurezza e dell’etica, mentre gli Stati Uniti seguono un approccio settoriale, guidato da iniziative promosse dall’industria.
I leader aziendali devono orientarsi tra questi diversi standard mantenendo al tempo stesso operazioni globali coerenti. Un approccio di governance basato sul rischio rappresenta una strategia efficace — classificando le applicazioni di intelligenza artificiale in base al loro potenziale impatto e applicando di conseguenza controlli adeguati. Questo approccio equilibrato consente di soddisfare requisiti normativi eterogenei preservando al tempo stesso l’agilità necessaria per continuare a innovare.
Impatto e metriche: come quantificare i benefici
Sebbene le tendenze degli investimenti indichino un forte potenziale futuro, l’IA fisica sta già offrendo risultati concreti in diversi settori.
Nel settore sanitario per esempio, le procedure assistite dall’IA hanno portato al 30% in meno di complicanze e al 25% di durata delle chirurgie ridotta, a una precisione chirurgica migliorata del 40% e una riduzione dei costi sanitari del 10% , mostrando risultati trasformativi. I Robot chirurgici assistiti dall’IA danno valore a procedure mediche complesse tra cui la riabilitazione con design modulare per terapie personalizzate
e l’automazione farmaceutica
Partendo in piccolo, imparando rapidamente e ampliando ciò che funziona, le organizzazioni possono sviluppare capacità durature, ottenere un ritorno sull’investimento concreto e prepararsi a una più ampia implementazione all’avanguardia dell’intelligenza artificiale fisica. Il futuro appartiene a chi sa integrare con successo l’intelligenza digitale con le capacità fisiche, affrontando in modo proattivo governance, sicurezza ed aspetti etici.
La prossima frontiera dell’intelligenza artificiale fisica
L’impatto dell’IA fisica è già evidente in tutti i settori, con organizzazioni che vanno ben oltre le prove di concetto per offrire un valore aziendale misurabile. Iniziative come la Physical AI Fellowship— promossa da AWS, MassRobotics e NVIDIA — incarnano lo spirito collaborativo necessario per accelerare questo tipo di progresso e avranno un ruolo chiave nell’aiutare le startup innovative ad accelerare il proprio percorso. Per imprese di diverse dimensioni e settori, l’integrazione efficace dell’IA con i sistemi fisici definirà i leader del settore nel prossimo decennio.
