Glossario

Robotica

Esplora la sinergia tra robotica, AI e apprendimento automatico per rivoluzionare le industrie con l'automazione, la precisione e il processo decisionale intelligente.

Addestra i modelli YOLO semplicemente
con Ultralytics HUB

Per saperne di più

La robotica è un campo dinamico e interdisciplinare che integra le discipline ingegneristiche, l'informatica e, soprattutto, l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML). Riguarda l'ideazione, la progettazione, la costruzione, il funzionamento e l'applicazione di robot, macchine fisiche progettate per percepire l'ambiente circostante tramite sensori, elaborare tali informazioni, prendere decisioni intelligenti ed eseguire azioni tramite attuatori per interagire con il mondo fisico in modo autonomo. La robotica moderna si basa molto sugli algoritmi di AI/ML, spesso addestrati attraverso metodi come l'apprendimento supervisionato o l'apprendimento per rinforzo, che consentono ai robot di svolgere compiti complessi, altamente ripetitivi o non sicuri per gli esseri umani.

Importanza della robotica nell'AI e nel ML

La robotica è la manifestazione fisica dell'IA, che permette ai sistemi intelligenti di interagire direttamente con il mondo reale e di influenzarlo. Questa sinergia è fondamentale per far progredire l'automazione e l'efficienza in innumerevoli settori. I robot intelligenti aumentano la produttività eseguendo compiti con costanza e resistenza, spesso superando le capacità umane in velocità e precisione. Il loro impiego in condizioni pericolose, come lo smantellamento di impianti nucleari o l'esplorazione di acque profonde(Underwater Exploration (WHOI)), aumenta notevolmente la sicurezza. L'integrazione dell'IA, in particolare della Computer Vision (CV), trasforma i robot da semplici macchine automatizzate in agenti intelligenti e adattabili in grado di navigare e rispondere ad ambienti dinamici. Questa capacità è fondamentale per le attività che richiedono regolazioni in tempo reale basate su input visivi, spesso sfruttando sofisticati modelli di intelligenza artificiale.

Applicazioni della robotica nell'AI/ML

La fusione della robotica con l'AI e il ML apre un vasto spettro di applicazioni:

  • Produzione: I robot eseguono assemblaggi, saldature, verniciature e ispezioni di qualità. L'intelligenza artificiale consente ai robot collaborativi(cobot) di lavorare a fianco dell'uomo in modo sicuro ed efficiente. Per esempio, Ultralytics YOLO Ultralytics può essere utilizzato per il rilevamento di oggetti in tempo reale per identificare i difetti su una linea di produzione. Scopri di più su AI in Manufacturing Solutions.
  • Logistica e magazzino: I robot mobili autonomi (AMR) navigano nei magazzini, gestiscono l'inventario ed evadono gli ordini, come dimostrano sistemi come Amazon Robotics. L'intelligenza artificiale aiuta a ottimizzare i percorsi e a gestire i pacchi.
  • Sanità: I robot assistono negli interventi chirurgici minimamente invasivi, come il sistema chirurgico Da Vinci, automatizzano i processi di laboratorio e forniscono assistenza ai pazienti. L 'AI nel settore sanitario sfrutta la robotica per compiti di precisione.
  • Agricoltura: I robot gestiscono attività come la semina, il raccolto, il monitoraggio del suolo e l'applicazione di trattamenti con grande precisione, ottimizzando l'uso delle risorse. Tecniche come la segmentazione delle immagini aiutano a identificare le malattie delle colture o i prodotti maturi. Per saperne di più sull'intelligenza artificiale in agricoltura.
  • Sistemi autonomi: Questo include i veicoli autonomi come le auto a guida autonoma(blog AI in Self-Driving Cars) e i droni utilizzati per le consegne, la sorveglianza e l'ispezione delle infrastrutture.
  • Esplorazione e ricerca: Robot come i Mars Rover esplorano ambienti inaccessibili o pericolosi per l'uomo. Organizzazioni come la IEEE Robotics and Automation Society promuovono la ricerca in questo settore.

Integrazione con la visione artificiale

La computer vision è indispensabile per la robotica moderna, in quanto agisce come gli "occhi" che permettono ai robot di percepire e interpretare l'ambiente circostante. Modelli come YOLO11 permettono ai robot di eseguire compiti visivi complessi come il rilevamento degli oggetti, la segmentazione delle istanze e la stima della posa, fondamentali per la navigazione, la manipolazione e l'interazione uomo-robot. L'addestramento e la distribuzione di questi modelli possono essere gestiti con piattaforme come Ultralytics HUB. Anche l'integrazione della robotica con framework standardizzati come il Robot Operating System (ROS) è comune, come illustrato nella nostra ROS Quickstart Guide.

Robotica vs. automazione robotica dei processi (RPA)

È fondamentale distinguere la robotica dall'automazione dei processi robotici (RPA). La robotica coinvolge robot fisici - hardware che interagiscono con il mondo fisico. La RPA, invece, utilizza "bot" software per automatizzare attività digitali, spesso ripetitive e basate su regole, come l'inserimento di dati o l'elaborazione di transazioni, senza alcuna incarnazione o interazione fisica.

Sfide e direzioni future

Nonostante i notevoli progressi compiuti dal primo robot industriale, le sfide rimangono. Operare in modo affidabile in ambienti non strutturati e imprevedibili, gestire le richieste di calcolo per il processo decisionale in tempo reale(latenza di inferenza), garantire la sicurezza dell'IA e raccogliere dati in modo efficiente sono aree di ricerca in corso(Challenges in Robotics (Science Robotics)). Il futuro punta a robot sempre più autonomi, collaborativi e intelligenti, alimentati dai progressi dell'IA, dei sensori e delle capacità di IA di frontiera, rendendo ancora più sfumati i confini tra il mondo digitale e quello fisico, con aziende come Boston Dynamics che si stanno spingendo oltre. L'International Federation of Robotics (IFR) segue le tendenze globali di questo settore in evoluzione.

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