News and Insights

“Umani e robot – un team vincente.”

Quando si tratta di risolvere problemi altamente strutturati, spesso i robot sono più bravi degli esseri umani. Se prendiamo come esempio l’agricoltura, i robot possono monitorare in modo continuativo gli appezzamenti di terreno per garantire l’impiego ottimale di acqua, fertilizzanti e pesticidi.

Molte aziende che hanno adottato queste ed altre tecnologie simili hanno fornito risultati tangibili e quindi diventano proposte d’investimento interessanti. Tuttavia, i robot non sono ancora in grado di gestire flussi di lavoro complessi o di interagire con gli esseri umani.

Professor Siegwart, in che modo la Svizzera è riuscita a diventare un crocevia internazionale nel campo della robotica?

Roland Siegwart: La robotica è una tecnologia sistemica che combina in una macchina complessa ingegneria di precisione, sensori, attuatori e intelligenza. L’economia e la ricerca svizzera hanno una lunga tradizione in tutte queste aree, una tradizione dalla quale hanno tratto linfa i laboratori di ricerca delle università. Reclutando professori e personale operante nel settore della robotica presso l’ETH di Zurigo e l’Ecole polytechnique federale di Losanna (EPFL), e grazie a diversi programmi flagship come NCCR Robotics, NCCR Digital Fabrication e Wyss Zurich, si è sviluppato un centro d’eccellenza nel settore della robotica, del trasferimento di tecnologia e delle start-up che non ha eguali al mondo.

La concorrenza tiene sotto pressione le aziende, è così anche per le università che fanno ricerca nel campo della robotica?

Roland Siegwart: Gli accademici sono ambiziosi e amano la competizione. Come le stelle dello sport, vogliono sempre arrivare primi ed essere i migliori, ed è questo che li spinge a essere innovativi. Inoltre amano lavorare fianco a fianco con i loro colleghi. La Svizzera, grazie a ETH e EPFL, non solo può contare su due delle più importanti università al mondo, ma anche su due istituzioni dotate di alcuni dei migliori network internazionali.

Con quali università o con quali ricercatori lavora più assiduamente?

Roland Siegwart: Lavoro a strettissimo contatto con tutti i principali ricercatori nel campo della robotica e nel mio laboratorio sono rappresentate oltre 20 nazionalità. Collaboriamo soprattutto con il MIT, l’Università di Sydney, Caltech, e il CSIRO di Brisbane. Nell’ambito dei progetti europei, collaboriamo con l’Università di Friburgo, l’Università di Napoli, l’Università RWITH Aquisgrana, l’EPFL e molte altre ancora. Stiamo portando avanti diversi progetti di ricerca con società come ABB, Microsoft, Huawei e Intel.

La nostra partnership con ETH offre l’accesso a progetti di ricerca o a spin-off che necessitano di finanziamenti. Gli investimenti in spin-off possono essere di particolare interesse per la nostra divisione di Asset Management.

Filippo Rima

Credit Suisse Asset Management ha finanziato una cattedra in robotica presso l’ETH di Zurigo. Quanto sono importanti le collaborazioni di questo tipo?

Roland Siegwart: Queste collaborazioni sono di estrema importanza. Il sostegno di Credit Suisse consente di rafforzare il posizionamento di ETH come una delle università leader al mondo nel campo della robotica.

Filippo Rima: L’ETH, e quello che era allora lo Schweizerische Kreditanstalt (l’attuale Credit Suisse), furono fondati 160 anni fa, più o meno nello stesso periodo in cui fu costruito il tunnel del Gottardo. Allo stesso modo, anche oggi abbiamo bisogno di stabilire delle partnership così da portare avanti sviluppi tecnologici avveniristici come la robotica. Siamo orgogliosi di aiutare l’università a consolidare la sua leadership.

Secondo lei, dottor Rima, quali sono i vantaggi di questa partnership?

Filippo Rima: Questa collaborazione crea la base ideale per lo scambio costante di competenze e ci offre l’accesso a progetti di ricerca o a spin-off che necessitano di finanziamenti. Gli investimenti in spin-off possono essere di particolare interesse per la nostra divisione di Asset Management. Penso ai fondi di equity che investono in temi specifici come l’automazione globale, un’area nella quale la robotica svolge un ruolo chiave.

Potremmo dire che c’è stata una crescita dei robot all’interno dell’industria. Come sta andando il segmento della robotica, dottor Rima?

Filippo Rima: Stando ai dati dell’International Federation of Robotics, nel 2017 sono stati venduti oltre 380.000 robot industriali. Il mercato sembra destinato a registrare una crescita a doppia cifra nei prossimi anni, contribuendo così alla competitività di interi settori dell’economia. Tuttavia, i robot industriali stanno raggiungendo i loro limiti tecnologici. I robot di oggi non riescono a gestire i flussi di lavoro a livello di produzione quando questi diventano meno strutturati e i prodotti vengono cambiati rapidamente. Sono incapaci di imparare nuove fasi di processo o di adattarsi in modo autonomo alle nuove situazioni.

Quali sono le implicazioni di una tale situazione, professor Siegwart?

Roland Siegwart: I robot devono diventare più flessibili e “intelligenti” così da riuscire ad adattarsi alle nuove circostanze. Sono dotati sempre più spesso di telecamere e di altri sensori che consentono loro di analizzare le situazioni e di reagire in modo adeguato. Di conseguenza, possono essere utilizzati per automatizzare piccoli batch e per svolgere compiti laboriosi eseguiti di solito dall’uomo. Tuttavia, questa fase è estremamente complessa e in quest’area devono essere ancora superati molti ostacoli.

I robot che eseguono dei servizi sono ancora allo stadio iniziale?

Roland Siegwart: Sì, questa è una definizione che descrive bene la situazione. Tutti sappiamo che le nostre automobili sono costruite da robot, ma ne avete mai visto uno in grado di ripararle? Per la prossima generazione di robot industriali – e anche per i robot di servizio – sono necessarie tecnologie che permettano una percezione complessiva e un’analisi del contesto oltre all’ interazione tattile.

I compiti che spesso appaiono un gioco da ragazzi per gli esseri umani, come sparecchiare la tavola dopo i pasti, sono tuttora impensabili per i robot e rimarranno tali anche nei prossimi anni. Per contro, i robot che lavorano alle linee di produzione possono collocare i pezzi con precisione submillimetrica, un’abilità che noi umani non avremmo senza la necessaria assistenza. Il futuro appartiene quindi ai robot collaborativi. Gli esseri umani svolgeranno i lavori più interessanti per i quali sono necessari comprensione, creatività, abilità tattile e interattività, mentre i robot effettueranno i compiti ripetitivi che richiedono precisione e l’abilità di svolgere attività sempre uguali.

Anymal, il cane robot modello

I robot quadrupedi come quelli creati da Anybotics, spin-off di ETH, sono chiaramente superiori ai modelli su ruote perché possono muoversi su terreni accidentati e salire le scale. Il cane robot, che pesa circa 30 chili, può essere utilizzato per effettuare misurazioni sulle piattaforme petrolifere, rilevamenti topografici e operazioni di salvataggio. Anymal può anche essere un compagno ubbidiente durante passeggiate e piccole escursioni.
anybotics.com

Quali capacità acquisiranno i robot nei prossimi anni?

Roland Siegwart: Il primo requisito dei robot di servizio è quello di sapersi muovere in modo affidabile e solido. Ciò significa che devono essere in grado di predisporre in modo autonomo rappresentazioni cartografiche dell’ambiente, localizzare qual è la loro posizione e muoversi in modo mirato e senza collisioni. In quest’area sono stati compiuti grandi progressi negli ultimi anni. I robot possono ora creare delle mappe utilizzando telecamere e laser e si muovono quindi in maniera relativamente affidabile. Adesso è importante soprattutto rendere queste tecnologie adatte all’uso industriale e quotidiano nell’arco dei prossimi tre cinque anni così da poterle poi utilizzare nei veicoli senza conducente, nei robot per le pulizie o nei droni.

Dottor Rima, perché i robot suscitano interesse negli investitori?

Filippo Rima: Visto che il costo delle tecnologie utilizzate nei sistemi automatizzati continua a diminuire, i robot vengono impiegati sempre più spesso nella vita di ogni giorno. Capita con sempre maggior frequenza di imbattersi in robot nei negozi, ristoranti e uffici, ma l’automazione è ormai entrata anche negli ospedali e negli uffici governativi, nelle automobili, nei treni e negli aerei, per non parlare delle nostre case. Dal punto di vista di un investitore, il crescente impiego dei robot nell’industria e la diffusione dell’automazione in molte altre aree dell’economia stanno creando opportunità di investimento a lungo termine. In un mondo in cui la crescita globale sta generalmente frenando, gli investitori si stanno interessando sempre di più alle aree che evidenziano una crescita strutturale.

Come investitore, in che modo posso identificare le società da scegliere?

Filippo Rima: Non è facile individuare le aziende con il maggior potenziale di crescita, soprattutto perché questo mercato è caratterizzato da un forte dinamismo. Dal momento che molte società specializzate non sono quotate in borsa e possono essere restie a fornire informazioni, per i “normali” investitori può essere difficile identificare le migliori opportunità. Inoltre, i prodotti stanno diventando sempre più complessi e ciò significa che per valutarli sono necessarie considerevoli competenze e una notevole esperienza. In quest’area, i fondi gestiti dagli specialisti godono evidentemente di un chiaro vantaggio rispetto ai singoli investitori.

Quali fattori stanno limitando la rapida diffusione dei robot che utilizzano il deep learning?

Roland Siegwart: Per deep learning di solito si intendono gli algoritmi di apprendimento che replicano in modo approssimativo le funzioni celebrali così come le conosciamo oggigiorno, anche se ovviamente in misura molto limitata. Le funzioni non lineari, come la zona rappresentata da una strada o da un campo, vengono assimilate utilizzando una rete neurale e moltissimi esempi pratici. In questi ultimi anni sono stati fatti progressi significativi riguardo ai problemi monodimensionali come per l’analisi dei dati ottenuti mediante l’imaging medicale. I computer possono ora individuare i tumori tramite le immagini con maggiore affidabilità dei loro colleghi umani.

Nel prossimo futuro i robot contribuiranno a rendere l’agricoltura molto più sostenibile perché risorse come l’acqua o i fertilizzanti saranno utilizzate nel modo migliore e i pesticidi verranno somministrati in dosi precise.

Professor Roland Siegwart

E come si presenta invece la situazione nell’area dei problemi multidimensionali?

Roland Siegwart: L’apprendimento multidimensionale delle interrelazioni complesse richiede milioni di esempi pratici e una maggiore potenza di calcolo nell’ordine di numerose dimensioni. Ciò non è alla portata del deep learning così come lo conosciamo oggi: nella sua forma attuale questo ha ancora bisogno di un obiettivo definito.

È molto difficile fornire questo tipo di definizione per i flussi di lavoro complessi. Gli algoritmi del deep learning non sono, per ora, molto più di programmi che consentono l’ottimizzazione e l’analisi di grandi flussi di dati. Il deep learning consente, ad esempio, di individuare le neoplasie (output) utilizzando le immagini (input). I computer sono più abili degli esseri umani nelle diagnosi perché possono accedere a grandi volumi di dati ed elaborarli molto più rapidamente. Allo stato attuale delle cose, le abilità dell’intelligenza artificiale (IA) sono ancora molto limitate. È pertanto un’ambizione molto audace quella di estrapolare sistemi di IA in grado di risolvere problemi strutturati e strettamente definiti e applicarli ai sistemi robotici che dovrebbero affrontare i problemi altamente complessi e multimodali che incontriamo nel quotidiano.

Se non compiamo grossi progressi in agricoltura e nella logistica della distribuzione, grandi fette della popolazione mondiale continueranno ad essere malnutrite e denutrite. In che modo i robot possono contribuire a risolvere questo problema?

Roland Siegwart: Il potenziale di utilizzo dei robot nell’agricoltura è vastissimo. Possono, infatti, monitorare in modo continuativo i campi e intervenire immediatamente se, ad esempio, hanno bisogno di più acqua o più fertilizzante o se vanno eliminati degli insetti nocivi. Nel prossimo futuro i robot contribuiranno a rendere l’agricoltura di gran lunga più sostenibile perché risorse come l’acqua o i fertilizzanti saranno utilizzate nel modo migliore possibile e i pesticidi verranno somministrati in dosi precise. Ci aspettiamo che impiegando solo una minima parte dei pesticidi utilizzati oggi si otterranno gli stessi risultati e che gran parte del lavoro effettuato per combattere gli insetti nocivi potrà essere effettuato “in modo meccanico”. Attualmente, circa il 30% degli alimenti va perso ancora prima di lasciare i campi, mentre un altro 30% si perde durante la distribuzione e lo stoccaggio.

È stato dimostrato che i robot possono imparare dagli esseri umani, ma questi ultimi possono imparare dai robot?

Roland Siegwart: Al momento non ci sono molte cose che gli esseri umani possono imparare dai robot, tuttavia possono stabilire con loro un rapporto di lavoro ottimale, così che le abilità umane e quelle dei robot possano integrarsi a vicenda. I robot non si stancano, possono svolgere movimenti di altissima precisione e trasportare carichi pesanti. Gli esseri umani sono invece imbattibili quando si tratta di analizzare sistemi complessi, di interagire con altre persone e di generare nuove idee.

Filippo Rima (ride): Sono giunto alla conclusione che possiamo senza dubbio imparare qualcosa dai robot. La disciplina, il duro lavoro, la precisione e la capacità di lavorare sotto pressione sono tutte virtù che noi umani potremmo acquisire con un piccolo sforzo in più.

Scope – Rivista

Registrati