OpenAI ha illustrato il 3 novembre 2026 i risultati di una serie di sperimentazioni dedicate all’impiego dell’intelligenza artificiale nella progettazione di dispositivi fisici, mostrando come GPT-6, Astra, Codex e ChatGPT possano essere utilizzati nelle attività di ingegneria meccanica, elettronica, modellazione tridimensionale, simulazione e preparazione dei processi produttivi. Il progetto più significativo ha riguardato la realizzazione di un dispositivo progettato per consentire agli utenti di comunicare con Codex attraverso un’interfaccia hardware dedicata. L’esperimento aveva l’obiettivo di verificare fino a che punto un modello multimodale potesse gestire un processo di progettazione integrato senza richiedere modifiche dirette da parte degli sviluppatori agli elaborati tecnici generati. GPT-6 è stato utilizzato per definire i requisiti funzionali iniziali, mentre Astra ha gestito la progettazione del contenitore, la selezione dei componenti elettronici, lo sviluppo del circuito stampato e l’integrazione del firmware e delle componenti software necessarie al funzionamento. Due membri del gruppo di sviluppo hanno completato la progettazione in meno di una settimana, lavorando al dispositivo come progetto secondario rispetto alle rispettive attività ordinarie, mentre un produttore esterno ha realizzato un piccolo lotto di prototipi in meno di un mese.
Il processo di progettazione ha coinvolto diverse discipline ingegneristiche normalmente gestite mediante strumenti e procedure differenti. Per il design esterno, Astra ha elaborato soluzioni estetiche basate su riferimenti provenienti dal settore videoludico, dai giocattoli e dalla precedente collaborazione di OpenAI con Work Louder. La progettazione meccanica ha compreso il contenitore e le strutture interne necessarie a mantenere i componenti nelle posizioni previste, considerando la disposizione delle parti e le esigenze di assemblaggio. Sul versante elettronico, il modello ha selezionato i componenti e progettato il circuito stampato, definendo il posizionamento degli elementi e le connessioni elettriche in funzione dello spazio disponibile. La componente software ha incluso l’interfaccia utente, il firmware e le integrazioni necessarie per collegare il dispositivo a Codex. La realizzazione di un prototipo fisico ha tuttavia evidenziato limiti importanti: Astra non è riuscita a considerare in maniera sufficientemente coerente le restrizioni produttive del fabbricante, le tolleranze dimensionali dei componenti e alcuni dettagli necessari per l’assemblaggio. La produzione ha quindi richiesto più cicli di revisione e modifica, dimostrando che l’assenza di interventi umani diretti durante la generazione dei progetti non equivale ancora alla possibilità di trasferire automaticamente tutti gli elaborati alla produzione industriale.
L’utilizzo dei modelli AI è stato esteso anche ai gruppi interni di OpenAI che operano su hardware, robotica e infrastrutture computazionali. Codex e ChatGPT vengono impiegati per creare e modificare modelli CAD, preparare disegni destinati alla fabbricazione, configurare simulazioni, esaminare progetti e coordinare modifiche tra discipline differenti. Nelle applicazioni meccaniche, questi strumenti consentono di passare dai modelli tridimensionali ai disegni bidimensionali necessari alla produzione, riducendo le operazioni manuali ripetitive. Nella progettazione elettronica vengono utilizzati per organizzare i vincoli tra componenti, valutare diverse architetture e supportare le revisioni dei circuiti. Sono inoltre in corso sperimentazioni nelle attività AEC, che comprendono architettura, ingegneria e costruzioni, con applicazioni alla modellazione BIM, al controllo della coerenza tra disegni e specifiche e alla rilevazione di problemi di coordinamento tra le discipline progettuali. L’adozione interna è aumentata sensibilmente: dal febbraio 2026 il consumo di modelli AI misurato in token nei gruppi hardware di OpenAI è cresciuto di 23 volte, un indicatore dell’espansione dell’utilizzo degli strumenti nelle attività di progettazione e verifica.
OpenAI sta misurando questi progressi anche attraverso BenchCAD 2.0, una valutazione dedicata alle capacità dei modelli di ricostruire componenti e assemblaggi tridimensionali e riconoscere le connessioni presenti nei circuiti elettronici. Un modello interno di nuova generazione, non ancora distribuito pubblicamente, ha raggiunto un punteggio medio di 0,875, rispetto allo 0,594 ottenuto da GPT-6 Astra utilizzando il livello massimo di ragionamento. La differenza indica un miglioramento significativo nelle attività specifiche considerate dal benchmark, pur non rappresentando una misura dell’affidabilità dell’intero processo di sviluppo industriale, che comprende anche approvvigionamento, compatibilità produttiva, test fisici e controllo qualità. Parallelamente, OpenAI ha ampliato la collaborazione con Chip Ganassi Racing, concentrandosi sulla conversione di scansioni tridimensionali di componenti esistenti in modelli CAD modificabili e disegni bidimensionali utilizzabili per la produzione. Questa procedura è particolarmente utile quando occorre ricostruire parti meccaniche delle quali non sono più disponibili i file originali di progettazione. Gli ingegneri del gruppo automobilistico verificano la precisione geometrica dei risultati e la loro effettiva producibilità, contribuendo a individuare le operazioni che possono essere automatizzate e quelle che richiedono ancora una revisione specialistica.
Una nuova collaborazione di ricerca riguarda inoltre Mazda, con la partecipazione degli ingegneri specializzati in aerodinamica e sicurezza strutturale dei veicoli. Le attività prevedono l’utilizzo dei modelli OpenAI per sviluppare e valutare configurazioni automobilistiche attraverso simulazioni dei flussi d’aria e del comportamento strutturale, considerando contemporaneamente prestazioni, stile e costi. Nello specifico, GPT-6 Astra viene utilizzato per esplorare modifiche della geometria anteriore delle automobili, simulare il comportamento aerodinamico delle nuove forme e identificare le configurazioni che potrebbero ridurre la resistenza all’avanzamento. Il processo consente di esaminare numerose varianti geometriche e distinguere gli elementi indispensabili per le prestazioni aerodinamiche da quelli sui quali i progettisti possono intervenire con maggiore libertà stilistica. Queste attività fanno parte di un programma di ricerca ancora sottoposto a verifica da parte degli ingegneri industriali coinvolti, con particolare attenzione alla correttezza dei modelli, alla validità delle simulazioni e alla compatibilità delle soluzioni con i requisiti produttivi. Le sperimentazioni mostrano pertanto un impiego crescente dell’intelligenza artificiale come componente operativa degli strumenti di progettazione, mentre la validazione ingegneristica e il trasferimento alla produzione rimangono passaggi fondamentali per ottenere risultati affidabili.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)