L’iniziativa avviata da SoftBank per sviluppare una nuova generazione di intelligenza artificiale fisica segna un cambio di direzione rilevante non solo per l’azienda, ma per l’intero ecosistema tecnologico giapponese. Il progetto, realizzato attraverso una collaborazione pubblico-privata con attori industriali come Honda e NEC, si inserisce in una strategia più ampia che mira a costruire una base nazionale per lo sviluppo e l’adozione dell’AI, con un forte orientamento verso applicazioni fisiche e industriali.
Il concetto di “intelligenza artificiale fisica” rappresenta una discontinuità rispetto ai modelli generativi tradizionali. Se questi ultimi operano prevalentemente su dati testuali, visivi o simbolici, l’AI fisica è progettata per interagire direttamente con il mondo reale, controllando robot, macchinari e sistemi autonomi. Questo implica una complessità molto maggiore, perché richiede l’integrazione di percezione, pianificazione e controllo in ambienti dinamici e spesso imprevedibili.
La sfida principale consiste nella costruzione di modelli in grado di comprendere e rappresentare lo stato del mondo fisico in tempo reale. Questo richiede l’elaborazione di dati provenienti da sensori eterogenei, come telecamere, lidar e sistemi di feedback tattile, e la loro integrazione in una rappresentazione coerente utilizzabile per il processo decisionale. A differenza dei modelli puramente linguistici, che operano su sequenze discrete di token, i sistemi di AI fisica devono gestire flussi continui di dati e reagire con tempi di latenza estremamente ridotti.
L’obiettivo dichiarato di sviluppare un modello da un trilione di parametri entro il 2030 riflette la volontà di competere su scala globale con i principali attori del settore. Tuttavia, nel contesto dell’AI fisica, la dimensione del modello è solo uno dei fattori rilevanti. Altrettanto importanti sono l’architettura, la capacità di generalizzazione e l’integrazione con sistemi di controllo real-time. Un modello di grandi dimensioni deve essere accompagnato da infrastrutture in grado di supportarne l’esecuzione in ambienti operativi, spesso con vincoli di potenza e connettività.
La strategia di SoftBank si distingue per l’approccio sistemico, che integra quattro componenti fondamentali: semiconduttori, data center, energia e modelli AI. Questo riflette una consapevolezza crescente nel settore: lo sviluppo dell’intelligenza artificiale non può essere separato dalla disponibilità di infrastruttura. Il controllo della filiera tecnologica diventa quindi un elemento centrale, soprattutto in un contesto geopolitico in cui Stati Uniti e Cina dominano la competizione.
In questo scenario si inserisce il concetto di sovranità dell’intelligenza artificiale, promosso anche dal governo giapponese. L’obiettivo è ridurre la dipendenza da tecnologie esterne e creare un ecosistema nazionale in grado di sviluppare e utilizzare modelli AI in modo autonomo. Il supporto pubblico, stimato in circa 1.000 miliardi di yen nei prossimi cinque anni, rappresenta un segnale forte della volontà di rilanciare la competitività del paese in un settore considerato strategico.
Un elemento chiave della strategia è l’acquisizione di competenze industriali attraverso operazioni mirate. L’interesse per la divisione robotica di ABB indica la volontà di integrare capacità avanzate nel controllo dei sistemi automatizzati. Allo stesso tempo, gli investimenti in aziende come Agile Robots e AutoStore contribuiscono a costruire un ecosistema in grado di coprire diverse applicazioni, dalla produzione industriale alla logistica.
Questo approccio rappresenta anche un tentativo di superare le difficoltà incontrate in passato nel settore della robotica. Il caso del robot Pepper, sviluppato da SoftBank, ha evidenziato i limiti di un modello basato principalmente sull’interazione sociale, senza un’integrazione profonda con applicazioni industriali o economiche sostenibili. La nuova strategia si orienta invece verso applicazioni ad alto valore aggiunto, in cui l’AI può generare un impatto diretto sulla produttività. I settori target includono la manifattura, la logistica e la guida autonoma. In questi ambiti, l’intelligenza artificiale fisica può contribuire a ottimizzare i processi, ridurre i costi e aumentare la flessibilità operativa. Ad esempio, sistemi robotici intelligenti possono adattarsi a variazioni nella produzione senza necessità di riprogrammazione manuale, mentre veicoli autonomi possono migliorare l’efficienza della distribuzione.
Un aspetto particolarmente rilevante è la transizione da modelli basati sull’apprendimento a modelli orientati al ragionamento. Nei sistemi di AI fisica, la capacità di pianificare e prendere decisioni in tempo reale è fondamentale, soprattutto in ambienti complessi e non strutturati. Questo richiede l’integrazione di tecniche di machine learning con metodi di controllo e pianificazione tradizionali, creando sistemi ibridi in grado di combinare apprendimento e logica. La realizzazione di questi sistemi implica anche sfide significative in termini di sicurezza e affidabilità. A differenza delle applicazioni digitali, dove gli errori possono essere gestiti con relativa facilità, nei sistemi fisici un errore può avere conseguenze concrete. Questo richiede standard elevati di validazione e testing, oltre a meccanismi di controllo che garantiscano comportamenti prevedibili anche in condizioni di incertezza.