La physical AI ha il potenziale per trasformare radicalmente il modo in cui produciamo e spostiamo qualsiasi cosa.
Non è un'evoluzione incrementale: è un cambio di paradigma.
Fino ad ora, la robotica è stata il regno esclusivo di grandi macchine costose, progettate per eseguire un singolo task specifico in condizioni rigidamente controllate. La fabbrica automobilistica con il suo braccio robotico sempre uguale a sé stesso ne è l'emblema perfetto: efficiente, ma inflessibile.
Applicare l'intelligenza artificiale al mondo fisico cambia tutto. Diventa possibile utilizzare macchine piccole e poco costose capaci di svolgere moltissimi compiti differenti in condizioni altamente variabili. Il potenziale è enorme, e siamo solo all'inizio.
Sono tornato a San Francisco dopo cinque anni. In precedenza avevo lavorato in Google e, nel 2018, co-fondato una startup di conversational AI. Tornare significava scegliere su cosa puntare. La physical AI è stata la risposta ovvia.
È per questo che ho fondato Cyberwave insieme a Simone di Somma.
C'è però una ragione più profonda che va oltre il business.
L'Europa deve costruire soluzioni tecnologiche di physical AI che rispettino i valori europei: la privacy, la dignità del lavoro, la sicurezza delle persone. Se non lo facciamo, accadrà esattamente quello che è successo con i motori di ricerca e con gli LLM: ci ritroveremo invasi da prodotti americani e cinesi che rispecchiano i loro valori, non i nostri.
Se questo problema era già rilevante per una tecnologia dove scrivi qualcosa in una casella e ricevi dei risultati sullo schermo, immaginatevi cosa significa per una tecnologia che cammina, si muove, e opera fisicamente nei luoghi di lavoro, nelle strade, nelle infrastrutture critiche.
La rivoluzione della physical AI non è astratta. A Cyberwave stiamo già lavorando su due aree concrete.
Moltissimi compiti estremamente ripetitivi (come posizionare oggetti diversi all'interno di una scatola di cartone) vengono ancora oggi svolti manualmente. Il motivo è semplice: si tratta di task ad alta variabilità, impossibili da automatizzare con la robotica tradizionale. Sono anche ruoli con un altissimo tasso di turnover.
Applicando la physical AI, è possibile automatizzarli. A Cyberwave utilizziamo computer vision e modelli basati su Reinforcement Learning e Visual Language Action Models (VLA) per affrontare questa sfida.
Inviare personale a ispezionare strutture è una decisione complessa: bisogna valutare il costo-beneficio, il rischio per l'incolumità delle persone, gli ostacoli logistici, i tempi. Grazie alla physical AI, è possibile automatizzare le ispezioni e inviare personale umano solo dove è davvero necessario.
A Cyberwave utilizziamo cani robot, rover e telecamere tradizionali per l'acquisizione dei dati sul campo. I video vengono poi analizzati da modelli VLA, che automatizzano anche la fase di revisione. I nostri clienti ricevono notifiche dirette quando, ad esempio, c'è olio sul pavimento o una valvola mostra un valore anomalo.
Siamo agli albori di questa trasformazione. Ma le fondamenta si costruiscono adesso. E il luogo da cui lo si fa conta quanto il come.