Analog Devices lancia delle previsioni in merito a intelligenza artificiale e robotica umanoide tramite la voce di Paul Golding, VP of Edge AI and Robotics e Massimiliano "Max" Versace, VP of Emergent AI.
Intelligenza fisica
Secondo Paul Golding, la prossima frontiera dell’AI sarà l’Intelligenza Fisica. Le leggi di scaling che hanno alimentato il successo dei grandi modelli di linguaggio (LLM Large Language Models) e visione continueranno ma si estenderanno a modelli che impareranno da vibrazioni, suoni, campi magnetici e movimento (complicate caratteristiche del mondo fisico).
Autonomia fluida
Questi modelli di ragionamento fisico migreranno dal datacenter all’edge, alimentando un nuovo tipo di autonomia fluida che pensa e agisce localmente, sensibile alla fisica locale e senza ricorrere a server centralizzati. Tali modelli impareranno dinamicamente da situazioni nuove, esposti a una ristretta casistica di circostanze inedite.
Un esempio in campo
Pensiamo a un robot mobile in una fabbrica che può ragionare da solo e determinare cosa fare quando si trova di fronte a un ostacolo imprevisto. Possiamo aspettarci di vedere un aumento di “modelli del mondo” ibridi che fondono il ragionamento matematico e fisico con dinamiche sensor-fused basate sui dati, e sistemi che non solo descrivono il mondo, ma vi partecipano e imparano, come afferma Richard Sutton, dalla propria “esperienza”.
Cancellazione del rumore
Con la convergenza di suono spaziale, sensor fusion e ragionamento on-device, i dispositivi elettronici consumer si evolveranno in compagni/partner contestuali. Occhiali a Realtà Aumentata e dispositivi acustici, come auricolari e sistemi audio per veicoli, interpreteranno silenziosamente il nostro ambiente, deducendo intenzioni, emozioni e presenza. Questi progressi tecnologici porteranno a una cancellazione del rumore significativamente migliore nei nostri dispositivi hearable, a una maggiore durata della batteria e a nuovi fattori di forma che non sono ancora stati immaginati. L'esperienza always-in-ear, già in crescita tra la Gen Z, diventerà sempre più prevalente grazie all'udito " sovrumano" dell'AI sensibile al contesto.
Architetture AI decentralizzate
Secondo Max Versace, vedremo architetture AI decentralizzate che integrano sensori con calcolo neuromorfico e in-memory e che passeranno dai progetti pilota alle prime implementazioni commerciali. I sistemi di robotica umanoide si avvicineranno ai sistemi biologici, dove circuiti locali negli organi sensoriali e nei percorsi spinali gestiscono riflessi ed equilibrio, consentendo movimenti più fluidi e adattivi, riducendo drasticamente il consumo energetico e liberando il cervello centrale per "pensare e pianificare".
Sensori intelligenti
Questi progressi tecnologici partiranno dai sensori intelligenti che integrano nuove capacità di elaborazione AI, come le architetture basate su ingegneria neuromorfiche e elaborazione in-memory, La combinazione di AI decentralizzata e nuove architetture di elaborazione basate su AI ridurrà drasticamente la latenza e il consumo energetico, consentendo l'AI sempre attiva all'edge e liberando i processori più grandi per concentrarsi sul ragionamento, la pianificazione e l'apprendimento di livello superiore, piuttosto che sulla microgestione dei cicli di controllo sensomotori continui.
Ambienti complessi e dinamici
Con l'elaborazione AI in tempo reale e a bassa latenza all'edge, i robot diventeranno più efficienti, reattivi e capaci di abilità sensomotorie quasi biologiche. Questo cambiamento darà il via a un salto di qualità nella loro capacità di affrontare ambienti complessi e dinamici con coordinazione fluida e affidabile e spianerà la strada a una robotica umanoide pratica e pervasiva.
