Lo sviluppo della manipolazione fine resta una delle sfide più complesse nella robotica umanoide, e proprio su questo fronte Realworld, specialista di intelligenza artificiale fisica guidato dal CEO Ryu Jung-hee, ha annunciato un passo avanti significativo. L’azienda ha comunicato il 6 gennaio di aver migliorato l’apprendimento basato su modello del robot umanoide Alex, ottimizzando il modello open source Isaac GR00T N1.5 di NVIDIA per consentire alla mano robotica a cinque dita di afferrare e maneggiare oggetti in modo più stabile e affidabile.
A prima vista, il gesto di prendere un oggetto e spostarlo può sembrare banale. In realtà, per un robot umanoide si tratta di una sequenza estremamente complessa che deve integrare percezione visiva, comprensione del contesto e controllo motorio di alta precisione. Il robot deve osservare l’ambiente tramite telecamere, interpretare la posizione e la forma dell’oggetto, pianificare il movimento e regolare in tempo reale la forza e l’angolazione di ogni dito. Nelle mani robotiche a cinque dita, il numero elevato di articolazioni rende il problema ancora più delicato, perché anche un errore minimo può portare al fallimento dell’intera azione.
Per affrontare questa complessità, Realworld ha scelto di partire da GR00T N1.5, il modello open source di NVIDIA progettato per l’apprendimento e il controllo dei robot umanoidi, e di adattarlo in modo mirato alle caratteristiche fisiche e cinematiche dei propri robot. L’azienda ha spiegato di aver ottimizzato e messo a punto il modello pre-addestrato affinché rispecchiasse meglio i movimenti reali di Alex, migliorando in particolare le prestazioni nella manipolazione di precisione. Questo approccio consente di sfruttare una base di conoscenza già solida, riducendo i tempi di sviluppo rispetto a un addestramento completamente da zero.
Un aspetto centrale della strategia di Realworld è la consapevolezza che una singola sessione di apprendimento non è sufficiente per ottenere risultati soddisfacenti in termini di stabilità e affidabilità. La manipolazione robotica richiede un processo iterativo continuo, fatto di sperimentazione rapida, valutazione degli errori e successiva ottimizzazione. Per questo motivo, l’azienda ha posto grande enfasi sulla creazione di una struttura che consenta cicli di test e ripetizione molto veloci, elemento considerato cruciale per migliorare progressivamente le prestazioni del sistema.
La carenza di dati è uno dei problemi storici dell’apprendimento robotico, soprattutto quando si tratta di compiti complessi come l’uso di mani articolate. Realworld ha dichiarato di affrontare questa sfida combinando esperimenti nel mondo reale con strumenti di sviluppo basati su ambienti virtuali. In pratica, i robot vengono addestrati sia attraverso interazioni fisiche dirette sia tramite simulazioni ad alta fedeltà, che permettono di generare grandi quantità di dati in tempi ridotti e in condizioni controllate.
Per strutturare questo processo di apprendimento ibrido, l’azienda utilizza Isaac Lab, un framework di NVIDIA progettato per semplificare i metodi di apprendimento e i flussi di lavoro più comuni nella ricerca robotica e che opera sopra Isaac Sim. Grazie a questa infrastruttura, Realworld può passare rapidamente dalla simulazione alla realtà, riducendo il divario tra ciò che il robot impara in ambiente virtuale e ciò che deve eseguire nel mondo fisico.
Secondo il CTO di Realworld, Bae Jae-kyung, questo processo di messa a punto iterativa ha permesso di accelerare in modo significativo la velocità degli esperimenti e di colmare progressivamente le lacune dovute alla scarsità iniziale di dati. Attraverso cicli ripetuti di addestramento, i dati vengono arricchiti e l’apprendimento affinato, fino a portare la mano robotica a un livello di prestazioni considerato adatto a un utilizzo in contesti reali, al di fuori del laboratorio.
Lo sguardo di Realworld è però già rivolto al passo successivo. L’azienda ha annunciato l’imminente presentazione di un proprio modello proprietario Vision Language Action, pensato per integrare in modo ancora più profondo comprensione visiva, linguistica e capacità di azione. Questa architettura su larga scala punta a migliorare ulteriormente la precisione e la libertà di movimento della mano robotica, consentendo al robot di interpretare istruzioni complesse, comprendere meglio l’ambiente e tradurre queste informazioni in azioni fisiche più fluide e naturali.
Nel contesto più ampio dell’intelligenza artificiale fisica, il lavoro di Realworld evidenzia come il progresso non passi solo dall’aumento della potenza dei modelli, ma dalla loro adattabilità al corpo e al mondo reale. Migliorare la manipolazione a cinque dita significa avvicinare i robot umanoidi a compiti che richiedono destrezza, affidabilità e sicurezza, elementi fondamentali per l’impiego in ambiti industriali, logistici e di servizio. L’ottimizzazione di GR00T N1.5 per il robot Alex rappresenta quindi non solo un avanzamento tecnico, ma un tassello concreto verso l’utilizzo pratico degli umanoidi in scenari quotidiani.
