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Robotica oggi e domani

La robotica e i sistemi di automazione, che trovano applicazione in un'ampia gamma di settori, vengono impiegati per svolgere compiti ripetitivi, pericolosi e in genere poco gratificanti. In molti casi, assistono i lavoratori umani senza sostituirli, consentendo loro di portare a termine i lavori in modo più efficiente e accurato, o di lavorare per periodi di tempo più lunghi. Alcune forme di automazione vengono utilizzate per eseguire lavori fisici, mentre altre soluzioni, basate esclusivamente su software, servono ad analizzare ed elaborare i dati necessari per risolvere problemi e facilitare l'adozione di decisioni.

14 marzo 2024

Angus Muirhead

Un robot che mette la confezione sulla linea di produzione.

Punti principali

Anche se i sistemi di robotica e automazione vengono già utilizzati in diversi settori, attualmente il loro ruolo è perlopiù limitato a compiti ripetitivi e prevedibili che non richiedono un'interazione dinamica con l'ambiente circostante.

L'apprendimento automatico e le reti neurali profonde possono consentire una maggiore autonomia,offrendo un ampio ventaglio di nuove applicazioni per i sistemi di automazione e la robotica.

In futuro, l'utilità dei sistemi robotici basati sull’AI per le persone, le aziende e i governi di tutto il mondo è destinata ad aumentare significativamente.

Con il costante progresso delle tecnologie, come l'intelligenza artificiale (IA), i sistemi di automazione e robotica diventeranno più intelligenti e saranno in grado di operare con maggiore autonomia, oltre a essere sempre meno costosi e più facili da usare. Ecco perché potrebbero diventare economicamente sostenibili e utili in un numero crescente di applicazioni e settori.

Quali sono oggi le principali applicazioni dei sistemi robotici di automazione?

I sistemi di automazione sono spesso invisibili e operano dietro le quinte. Spesso non notiamo la loro presenza, tranne quando qualcosa va storto e il sistema non funziona. Sebbene per i sistemi robotici esista un'ampia varietà di casi d’uso, eccone cinque tra i più comuni.

1. Industria automobilistica

La produzione automobilistica impiega più robot di qualsiasi altro settore al mondo; in genere, rimangono in funzione quasi ininterrottamente per dieci o più anni, saldando e incollando componenti del telaio con grande velocità e alta precisione. Secondo le stime della International Federation of Robotics (IFR), la produzione automobilistica impiega circa 1 milione di robot e la Corea è all'avanguardia in termini di volume di robot nel settore automobilistico, con circa 2,9 robot per ogni 10 operai.1 I progressi tecnologici rendono disponibili nuove soluzioni di automazione per i produttori di automobili. Ne sono un esempio i robot mobili autonomi (AMR). Mentre in una linea di produzione tradizionale i veicoli attendono in coda, in un sistema di produzione modulare gli AMR (piattaforme mobili) trasportano interi veicoli in diverse postazioni di lavoro e sensori sofisticati consentono ai robot di operare in sicurezza senza gabbie di protezione fisiche. Le possibilità in questo settore stanno crescendo rapidamente.

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2. Settore dei semiconduttori

La robotica e l'automazione si integrano perfettamente nel settore automobilistico, ma anche nella produzione di chip. Questo perché auto e chip offrono generalmente le caratteristiche di produzione ideali per l'automazione: grandi volumi di prodotto, con varianti o "mix" limitati. In un mondo sempre più digitale, i semiconduttori sono inseriti in un numero crescente di prodotti. Dal punto di vista tecnico, il processo di fabbricazione dei semiconduttori è uno dei più sofisticati al mondo e richiede in genere 11 fasi specifiche2, molte delle quali vengono ripetute più volte per produrre il chip. Le apparecchiature utilizzate in tutte le fasi critiche sono altamente automatizzate e specializzate: uno degli strumenti più sofisticati è la "litografia EUV". Il produttore olandese ASML ha investito oltre EUR 6 miliardi in ricerca e sviluppo (R&S) per realizzare il suo tool a ultravioletti estremi (EUV)3, in vendita a un prezzo di oltre USD 300 milioni4. Con la progressiva diffusione della tecnologia di IA a livello mondiale, saranno necessari più strumenti automatizzati per produrre chip.

3. Logistica

Quando ordiniamo articoli online per riceverli qualche giorno dopo, o addirittura il giorno stesso, non pensiamo alle incredibili acrobazie logistiche necessarie affinché ciò sia possibile. Il commercio tradizionale è molto più semplice: le merci vengono trasferite dalla fabbrica a un centro di distribuzione, quindi a un centro di distribuzione regionale, per poi raggiungere il punto vendita al dettaglio. Tragitti prestabiliti, quantitativi regolari, ripetitivi e prevedibili. Tuttavia, l'e-commerce consente a chiunque disponga di una connessione Internet di usufruire di un'ampia offerta di beni, che possono essere consegnati a qualsiasi indirizzo nel mondo. L'automazione e la robotica sono fondamentali affinché ciò avvenga in modo rapido ed economico. Il software consente di automatizzare la gestione dell'inventario fino ai singoli punti vendita al dettaglio, la pianificazione dei tragitti per le consegne, la preparazione di moduli personalizzati e il pagamento dei dazi, inoltre varie soluzioni robotiche facilitano l'imballaggio, lo smistamento e la gestione degli articoli in vista della spedizione. A fronte di una previsione di crescita dell'e-commerce pari al 9% annuo5, il settore dovrà investire di più nell'automazione per soddisfare la domanda.

4. Simulazione

Non molto tempo fa, progettisti e ingegneri industriali realizzavano prototipi fisici di nuovi prodotti in fase di sviluppo. Lo scopo era individuare problemi imprevisti nella progettazione e nella produzione e testarli in scenari reali, come l'immersione in acqua, l'esposizione a temperature e pressioni estreme, l'uso ripetuto e prove d'urto o collisione. Al giorno d'oggi, il software può automatizzare molti di questi processi, simulando nel mondo virtuale migliaia di scenari reali con grande accuratezza, maggiore rapidità ed efficienza rispetto alla prototipazione fisica. Poiché è possibile eseguire molte simulazioni, i prodotti risultanti sono in genere più affidabili, sicuri e di lunga durata. E questo settore si sta evolvendo rapidamente grazie ad alcune tecnologie di IA smart.

5. Trasformazione alimentare

Gran parte del nostro cibo (pesce, carne, verdura e frutta, oltre agli alimenti trasformati come pasta, biscotti, torte e cioccolato) viene prodotta con vari gradi di automazione. Mentre alcuni tipi di alimenti pongono difficoltà tecniche legate all'ampia varietà di forme, dimensioni e consistenze (per esempio esistono oltre 200 varietà di pesci commestibili), altri sono molto più uniformi e relativamente facili da sottoporre a processi di lavorazione automatici. Il mercato globale della pasta vale circa USD 66 miliardi6 (ricavi) e la maggior parte della produzione di pasta commerciale è automatizzata. La pasta fatta a mano o "artigianale" può essere più gustosa, ma è improbabile che sia competitiva in termini di prezzo rispetto alla produzione su vasta scala dei colossi commerciali. A Parma, in Italia, la fabbrica di punta del più grande produttore di pasta al mondo, il Gruppo Barilla, è un impianto "lights-out" completamente automatizzato, attivo 24 ore su 24, 365 giorni all'anno. Con 120 strumenti a guida laser e 37 sistemi robotici, produce 320 000 tonnellate di pasta ogni anno.7 Questo tipo di automazione su larga scala aiuta a nutrire il mondo a prezzi accessibili, ma può anche ridurre al minimo gli sprechi e il rischio di lesioni per gli esseri umani e contaminazione alimentare, garantendo il rispetto degli standard di sicurezza alimentare.

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I robot diventano più intelligenti

L'intelligenza artificiale (IA) ha fatto molta strada dai primi computer digitali degli anni '40. Nei primi tempi, l'IA si basava su sistemi di regole utilizzati per fare semplici previsioni e calcoli. Più recentemente, l’apprendimento automatico e le reti neurali profonde rendono possibili attività più creative o "generative", offrendo un ampio ventaglio di nuove applicazioni per i sistemi di automazione e la robotica. Allo stesso tempo, con la progressiva diffusione della tecnologia, le aziende tecnologiche beneficiano di maggiori economie di scala, e ciò consente ai produttori di robotica e automazione di costruire sistemi spendendo meno. A loro volta, tali soluzioni di automazione a prezzo contenuto attraggono nuovi clienti e trovano nuove applicazioni.

Al contrario, il lavoro umano sta diventando più costoso e le persone sono meno inclini a svolgere determinati compiti. In molti Paesi si registra una grave carenza di lavoratori qualificati nelle fabbriche, nei centri logistici, nelle fattorie, negli ospedali e nelle case di cura. Inoltre, le aziende sono sottoposte a pressioni crescenti per rimanere competitive e rispettare normative rigorose al fine di garantire la salute e la sicurezza della propria forza lavoro, nonché prodotti di alta qualità e sicuri per i propri clienti. Con il progredire della tecnologia, i sistemi di automazione più intelligenti ed economici possono fornire una risposta a queste sfide.

Opportunità per un'automazione più intelligente

Man mano che i robot diventano più intelligenti e sicuri da utilizzare, è probabile che si orientino verso una gamma più ampia di settori, dotandosi di competenze e capacità che superano di gran lunga quelle delle generazioni precedenti. Ecco, a nostro avviso, cinque delle opportunità più significative per un’automazione più intelligente.

1. Agricoltura

Circa il 40% dei terreni a livello mondiale è destinato per un terzo alle colture e per due terzi all’allevamento.8 Con l’aumento della popolazione globale e dei consumi alimentari, i modelli agricoli tradizionali stanno conducendo a un degrado insostenibile dei terreni. L'agricoltura di precisione utilizza immagini satellitari e sensori di terra per ridurre l'uso di acqua, fertilizzanti e diserbanti. Alcune soluzioni abbatterebbero gli scarichi chimici di oltre il 90%.9 Anche nelle aziende agricole si fanno strada soluzioni robotiche intelligenti, in grado di percorrere i campi in autonomia per distruggere le erbacce e identificare insetti e malattie delle colture. Altre provvedono alla potatura dei filari, al raccolto, alla selezione e alla classificazione di frutta e verdura.10

2. Diagnostica

In alcuni casi riconoscere precocemente una malattia può aumentare le possibilità di curarla. La diagnosi medica è destinata a compiere un enorme passo avanti con l'uso delle tecnologie di IA per individuare modelli in enormi volumi di dati medici (spesso non strutturati) che spaziano dal DNA umano alle cartelle cliniche, alla storia familiare di una malattia, fino a gruppi sanguigni e fattori ambientali. Ciò dovrebbe facilitare notevolmente la previsione precoce delle malattie, consentendo ai pazienti di cambiare stile di vita e ai medici di somministrare farmaci preventivi prima che si manifestino i sintomi.

3. Gestione del traffico

Singapore dispone di uno dei sistemi di gestione del traffico più intelligenti al mondo, con sensori e telecamere che raccolgono dati in tempo reale attraverso la loro rete di 160 km di autostrade per migliorare il flusso del traffico e la sicurezza stradale. Il piano governativo "2023 Smart Mobility"11 descrive un sistema di trasporto intelligente, sostenibile e interattivo che utilizza dati GNSS (noti anche come GPS) in telefoni cellulari e auto, insieme a sensori e telecamere nelle infrastrutture stradali e semaforiche, per modificare dinamicamente la segnaletica stradale e controllare i semafori al fine di migliorare il flusso del traffico ed evitare congestioni. Nel prossimo decennio, con veicoli sempre più autonomi e connessi in modo intelligente, dovrebbe aumentare notevolmente la possibilità di migliorare la comodità, il flusso di traffico e l’efficienza energetica.

Figura 1: la città smart

Sistema di gestione intelligente del traffico basato sulla tecnologia Long Range Wide Area Network.

A solo scopo illustrativo.
Fonti: Credit Suisse, IEEE Future Directions. Basato su IEEE Future Directions (2018), link, ricavato l'1.3.2024

4. Progettazione generativa

Le tecnologie di IA generativa stanno elevando la progettazione dei prodotti a nuovi livelli di sofisticazione. La progettazione generativa utilizza tecnologie di IA per produrre e valutare molteplici alternative di progettazione, che successivamente l'ingegnere può esaminare, adattare e inoltrare allo sviluppo, invertendo efficacemente il processo di "simulazione". L'ingegnere immette il risultato desiderato, parametri quali forza, peso, flessibilità, dimensioni fisiche, ecc., e il sistema analizza molteplici proprietà fisiche per creare il design ottimale. È interessante notare che molti dei progetti assomigliano ad alberi, piante e altri elementi del nostro mondo naturale.

5. Ricerca e sviluppo

Terminiamo con quello che probabilmente è il vantaggio più grande dell’IA, ovvero l'enorme potenziale di rivoluzionare ogni campo della ricerca scientifica. Oggi molta innovazione è frutto di scoperte casuali e maggiore è la nostra comprensione di campi specifici, più diventa difficile acquisire una visione poliedrica delle conoscenze in una vasta gamma di tematiche. Un esempio del grande potenziale di opportunità è DeepMind, una società britannica acquisita da Google nel 2014. Dopo aver battuto i campioni del mondo al gioco "Go", una sorta di dama cinese, DeepMind ha rivolto la sua attenzione alla previsione della struttura 3D delle proteine.12 Questa rappresenta una delle sfide fondamentali della biologia. Il team "AlphaFold" di DeepMind ha addestrato gli algoritmi di IA sulle 170 000 proteine che erano pubblicamente note e disponibili all’epoca, e solo pochi anni dopo, nel 2021, ha pubblicato un database di oltre 200 milioni di strutture proteiche 3D.13 DeepMind ha messo a disposizione gratuitamente questa vasta libreria per dare impulso alla ricerca scientifica. Grazie a passi da gigante come questi in termini di conoscenze di base sulla scienza e sul nostro mondo naturale, il ritmo dell'innovazione dovrebbe vivere un periodo di accelerazione esponenziale.

IA – la forza trainante della robotica

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1 International Federation of Robotics, IFR, (2023). One Million Robots Work in Car Industry Worldwide – New Record. Comunicato stampa del 22.3.2023; link; consultato il 19.2.2024.
2 Fasi del processo di produzione dei semiconduttori: pulizia dei wafer, deposizione di pellicola, pulizia post-deposizione, applicazione di materiale fotosensibile, esposizione, sviluppo, incisione, impiantazione e attivazione, rimozione del materiale fotosensibile e confezionamento/assemblaggio.
3 ASML (n.d.). The road to EUV. EUV technology took more than two decades to developLink. Consultato il 14.2.2024.
4 Reuters (2024). ASML's next chip challenge: rollout of its new $350 mln 'High NA EUV' machine. Pubblicato il 9.2.2024. Link. Consultato il 6.3.2024.
5 Boston Consulting Group (2023). Winning formulas for e-commerce growth. Pubblicato il 31.10.2023; link; "9% CAGR through 2027."; consultato il 19.2.2024.
Fortune Business Insights (2023). Market research report: Food processing & processed food. Pasta Market. Pubblicato a settembre 2023. Link; consultato il 20.2.2024.
7 Robotics Tomorrow (2022). World’s largest pasta production plant a showcase for integrated robotics and sustainable distribution. Pubblicato il 28.12.2022; link; consultato il 19.2.2024.
8 Our World in Data (22024). Half of the world’s habitable land is used for agriculture. Pubblicato il 16.2.2024; Link; consultato il 6.3.2024
9 John Deere (2023). [John Deere acquires Smart Apply] Smart Apply technology virtually eliminates over-spraying. Pubblicato il 14.7.2023; link; consultato il 15.2.2024.
10 Forum economico mondiale in collaborazione con McKinsey & Company (2023). The rise of autonomous farms: How technology is revolutionizing agriculture. Pubblicato il 4.7.2023; link; consultato il 19.2.2024.
11 Land Transport Authority, a Singapore Government Agency website (n.d.). Intelligent Transport Systems. Smart Mobility 2030Link; consultato il 19.2.2024.
12 OCSE (2020). Deepmind’s Alphafold: a solution to the 50-year-old challenge of protein folding. Pubblicato il 14.12.2020;link; consultato il 20.2.2024.
13 Google DeepMind (2022). AlphaFold reveals the structure of the protein universe. Pubblicato il 28.7.2022;link; consultato il 20.2.2024.

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