Robotica e automazione abilitate dall'intelligenza artificiale

Economico

Resoconto:

È probabile che i progressi in tecnologie come l'intelligenza artificiale creino nuove, grandi opportunità di mercato per le aziende innovative nel settore dell'automazione.

Abbiamo automatizzato le cose per migliaia di anni per velocizzare una serie di laboriosi compiti che richiedevano molto tempo. I primi strumenti di automazione erano rudimentali e meccanici, ma grazie ai progressi tecnologici, l'automazione si è evoluta in sistemi sofisticati capaci di incredibili imprese di produttività e precisione. La potenza di calcolo dei processori odierni e l'avanzamento dell'intelligenza artificiale (IA) rendono possibile non solo l'automazione di molte attività umane, ma anche di estendere o "aumentare" le capacità umane. Mentre l'IA continua a svilupparsi, dove potrebbe arrivare l'automazione da qui?

Dalla gravità, all'acqua, al vapore

I Romani e gli antichi Greci usavano la gravità per alimentare i loro dispositivi di automazione: le ruote idrauliche macinavano il grano in farina e le viti idrauliche estraevano l'acqua dagli scafi delle navi e irrigavano i raccolti. L'energia idrica continuò a svolgere un ruolo fondamentale nelle prime fasi della rivoluzione industriale, quando fu sostituita dal vapore. Le fabbriche furono costruite attorno a turbine centrali a vapore, con macchine che richiedevano più coppia posizionate più vicine alla turbina e quelle che ne richiedevano meno posizionate più lontano, a volte su piani diversi, collegate tramite una serie di cinghie di trasmissione e pulegge.

Batterie

L'elettricità ha rappresentato un significativo cambiamento per l'automazione, perché l'energia poteva essere erogata e controllata in modo indipendente per ogni macchina in fabbrica. Le batterie moderne fanno un ulteriore passo avanti. Leggere e ricaricabili, consentono ai sistemi di automazione di essere svincolati da un'alimentazione fissa e quindi mobili. I carrelli automatizzati (AGV o AMR) vengono utilizzati per consegnare i componenti alle celle di lavoro in fabbrica, i droni aerei vengono utilizzati per eseguire controlli di inventario nei centri logistici e i droni sottomarini per ispezionare e mantenere le infrastrutture sottomarine, come ponti e cavi per telecomunicazioni.

Grazie soprattutto alle ambizioni dei produttori di veicoli elettrici, è probabile che le tecnologie delle batterie compiano ulteriori progressi, il che consentirà la realizzazione di sistemi di automazione ancora più mobili.

Programmazione precoce

Mentre i primi sistemi di automazione utilizzavano una meccanica complessa per creare movimenti sincronizzati, nel XVIII secolo il concetto di programmazione fu sviluppato per controllare i telai per tessitura. I telai utilizzavano strisce di carta punteggiate da una sequenza di fori e 200 anni dopo i primi computer noti come "macchine per sommare e contabilizzare" utilizzavano ancora essenzialmente lo stesso concetto: invece di strisce di carta, le macchine leggevano le istruzioni da "schede perforate".

Punched cards were superseded by magnetic tape and later discs, and eventually were made largely obsolete by solid state memory (DRAM and NAND). But regardless of the media used, floppy disc or DRAM, the machines all ran on pre-defined instructions and once set in motion would continue to run until switched off, or an error occurred. A modern robot programmed to weld car doors, will continue the welding sequence whether a car door is actually in front of it or not. This makes it dangerous. What if someone walked in front of the robot or, due to a problem further up the production line, the car door is not in the right place at the right time.

Machine autonomy

Over the last ten years, increases in the speed of processors have made it possible for automation systems to adapt to changes in surroundings, simply by building a library of different scenarios. In one scenario, if the car door is not in the correct position (perhaps determined by a vision system from Keyence or Cognex) the robot might pause its operation, and in another scenario, if someone walks too close to the robot (perhaps defined by a laser-based virtual safety fence from TI or Hexagon) the robot might slow down its motion or perhaps stop altogether. This approach provides the system some autonomy, but clearly the degree of autonomy is limited by the number of pre-programmed scenarios available to it.

Machine learning and AI

More recently, advances in AI technology, in particular machine learning, afford automation another significant step-change. In fact, machine learning may prove to be as significant to automation as the introduction of electricity in industry 150 years ago.

With machine learning algorithms systems can learn by example or identify patterns and anomalies by themselves or through trial and error. This process can be accelerated by simulating millions of different scenarios virtually, in software. As this field advances, automation systems are likely to become more autonomous, able to adapt and respond appropriately to changes in the environment around them. This will make them easier to use, safer to work with and more capable of performing a wider range of tasks – not just in physical tasks, but also in cognitive challenges such as problem solving.

As a result, the commercial opportunity for smarter, more autonomous automation systems is likely to be significantly larger than the niche market that has been established by their “mute and brute” predecessors. We therefore believe these technological advances will create a large and multi-decade-long opportunity for the patient investor.

Endless frontier?

Mentre è probabile che un'automazione più intelligente rappresenti un grande balzo in avanti nella crescita della produttività per l'economia globale, affronti i problemi della carenza di manodopera e consenta alle persone di evitare compiti sporchi e pericolosi, gli stessi sistemi intelligenti potrebbero essere applicati per risolvere le principali sfide del nostro tempo, come la mitigazione del cambiamento climatico, la ricerca di cure per le malattie croniche o soluzioni per contrastare il sovraffollamento nelle città e la disuguaglianza della ricchezza?

Questo potrebbe essere il futuro, ma i sistemi di intelligenza artificiale odierni non sono ancora abbastanza avanzati per affrontare problemi così complessi, sfaccettati e interdipendenti. Tuttavia, sono stati fatti alcuni progressi iniziali. Una delle applicazioni di intelligenza artificiale più importanti e di successo finora è AlphaFold, sviluppata da Google DeepMind2, che ha prodotto una stima accurata della struttura tridimensionale di 200 milioni di proteine. Google ha reso il database disponibile al pubblico, offrendo ai ricercatori una comprensione più approfondita dell'architettura proteica e delle sue implicazioni per la funzione biologica. Prima di questo, erano comprese solo 200.000 strutture proteiche. Complimenti ad AlphaFold! Crediamo che l'innovazione porti a ulteriore innovazione e che questo processo stia naturalmente accelerando. Restiamo fiduciosi che seguiranno nuove importanti scoperte.

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