La prima settimana di luglio 2025 ha visto un’importante svolta nell’intelligenza artificiale e nella robotica, con i ricercatori che hanno dimostrato macchine capaci di anticipare i movimenti e adattare le strategie in ambienti dinamici come mai prima d’ora.
Al centro di questo progresso c’è ANYmal-D, un robot quadrupede sviluppato dal Politecnico di Zurigo (ETH Zurich) in grado di giocare autonomamente a badminton contro avversari umani. Il robot impiega un innovativo sistema di controllo basato su apprendimento per rinforzo, che gli consente di tracciare, prevedere e restituire con abilità i colpi del volano. Il suo sofisticato “cervello” gli permette di seguire la traiettoria del volano, anticiparne il percorso e muoversi rapidamente sul campo per intercettarlo e rispedirlo. Questo risultato, descritto sulla rivista Science Robotics, dimostra il potenziale dei robot a quattro zampe nell’esecuzione di compiti dinamici che richiedono percezione precisa e risposte rapide e coordinate di tutto il corpo.
Il robot è dotato di una telecamera stereo per la percezione visiva e di un braccio dinamico per impugnare la racchetta da badminton, richiedendo una sincronizzazione precisa tra percezione, locomozione e movimenti del braccio. I ricercatori hanno addestrato il sistema tramite apprendimento per rinforzo, permettendo al robot di sviluppare strategie efficaci attraverso sperimentazione e interazione con l’ambiente. Nei test contro giocatori umani, ANYmal-D ha dimostrato di sapersi muovere efficacemente sul campo, restituendo colpi a velocità e angolazioni variabili e sostenendo scambi fino a 10 colpi consecutivi.
Questa svolta rappresenta molto più di una semplice curiosità tecnologica. Il robot quadrupede utilizza visione, dati sensoriali e apprendimento automatico per anticipare i movimenti e adattare la propria strategia, mostrando il futuro della collaborazione uomo-robot nello sport e nell’addestramento. Il progetto fonde la robotica fisica con il ragionamento avanzato dell’IA, aprendo nuove possibilità per macchine in grado di lavorare al fianco degli esseri umani in ambienti complessi e imprevedibili.
I roboticisti hanno compiuto progressi significativi nel modo in cui i robot apprendono e si adattano. Un’importante innovazione consiste nel combinare diversi tipi di dati per renderli utili ai robot. Ad esempio, i ricercatori possono raccogliere dati da persone che svolgono compiti indossando sensori, combinarli con dati di teleoperazione di bracci robotici controllati da esseri umani e integrarli con immagini e video online di persone che eseguono azioni simili. Unendo queste fonti in nuovi modelli di IA, i robot ottengono un vantaggio enorme rispetto a quelli addestrati con metodi tradizionali. Vedere molteplici modi per compiere un singolo compito rende più facile per i modelli di IA improvvisare e determinare le mosse successive più appropriate in situazioni reali. Questo rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui i robot apprendono.
Questo è un aspetto fondamentale della produzione basata sull’IA oggi. I progressi nell’apprendimento per rinforzo hanno permesso ai robot fisici di prendere decisioni e svolgere compiti complessi, dal mettere magliette sulle grucce al preparare la pasta per la pizza. Questa fusione tra IA generativa e robotica ha ampliato radicalmente le potenziali applicazioni nel business, nella sanità, nell’istruzione e nell’intrattenimento, suggerendo un futuro in cui le macchine intelligenti si integreranno senza soluzione di continuità nella nostra vita quotidiana.