Nel dibattito attuale sull’intelligenza artificiale, mentre molti continuano a guardare con entusiasmo ai grandi modelli linguistici e a discutere delle loro potenzialità per generare testo, immagini o codice, sta emergendo una prospettiva diversa e forse più profonda: quella dell’AI fisica. In questa visione, l’intelligenza artificiale non è soltanto un sistema che elabora dati digitali, ma diventa parte integrante di sistemi che interagiscono con il mondo reale, comprendono le leggi fisiche e si comportano in modo affidabile in contesti dinamici e complessi. In questo contesto, il ruolo di MathWorks, l’azienda che sviluppa MATLAB e Simulink, diventa centrale e addirittura cruciale. Secondo una recente analisi pubblicata su Analytics India Magazine, la vera trasformazione si ottiene non tanto con modelli chiusi nei server del cloud, ma con strumenti che permettono di modellare, simulare e incorporare la fisica nei sistemi intelligenti prima che questi vengano realmente costruiti o messi in funzione.
MATLAB non è un nome nuovo nel panorama dell’ingegneria: nato negli anni Ottanta per semplificare i calcoli matriciali e permettere agli ingegneri di esplorare modelli matematici complessi, ha progressivamente ampliato il proprio raggio d’azione, diventando una piattaforma di riferimento per modellazione, simulazione e deployment embedded. Questa evoluzione ha fatto sì che, ben prima che l’AI diventasse un concetto di moda, MATLAB fosse già al centro dei flussi di lavoro di molte discipline, dall’aerospaziale all’automotive, dall’energia ai dispositivi medici. Oggi, con l’avvento dell’AI fisica, questa lunga esperienza e presenza nei processi di progettazione e validazione di sistemi reali potrebbe tradursi in un vantaggio competitivo significativo per MathWorks.
L’AI fisica si basa sull’integrazione di modelli intelligenti con modelli fisici del sistema e dell’ambiente circostante, e qui MATLAB e Simulink giocano un ruolo fondamentale. La capacità di simulare interi sistemi prima di costruirli nella realtà è una delle chiavi per ridurre i rischi, accelerare l’ingegnerizzazione e garantire che i comportamenti previsti dall’intelligenza artificiale non siano solo teorici ma funzionino realmente quando implementati su hardware fisico. In questo approccio simulation-first, l’AI non viene trattata come un elemento isolato, ma come parte di un ecosistema di modelli che devono coesistere, interagire e rispondere a forze fisiche, vincoli dinamici e condizioni operative variabili. La simulazione consentita da MATLAB permette di affrontare questi aspetti con una profondità che modelli puramente basati sui dati, senza ancoraggio fisico, difficilmente possono raggiungere.
Un altro elemento che rende MathWorks particolarmente adatto all’era dell’AI fisica è la sua capacità di coniugare intelligenza artificiale e controllo. Molti sistemi reali, come robot, veicoli autonomi, droni o dispositivi medici, non solo devono percepire l’ambiente tramite algoritmi intelligenti, ma devono anche agire su di esso attraverso sistemi di controllo sofisticati. MATLAB e Simulink offrono un ambiente dove si può progettare, testare e verificare sia la parte di AI (ad esempio reti neurali per percezione o predizione) sia la parte di controllo (come algoritmi PID o di controllo ottimo) in modo coesivo. Questo significa che si può simulare come una visione artificiale, un modello di apprendimento automatico e un algoritmo di controllo interagiranno insieme nel mondo reale, prima di mai mettere mano a un prototipo fisico.
Inoltre, la generazione automatica di codice ottimizzato per diverse piattaforme hardware – dai microcontrollori alle GPU – rappresenta un altro elemento chiave per rendere l’AI fisica realmente deployable. La possibilità di trasformare modelli e simulazioni in codice eseguibile riduce drasticamente il tempo necessario per passare dalla fase di progettazione a quella di produzione, permettendo non solo test più approfonditi ma anche una più rapida iterazione e adattamento dei sistemi alle condizioni reali. Questo è particolarmente importante in settori dove affidabilità e sicurezza sono elementi critici, come nel caso dei veicoli autonomi o delle applicazioni medicali, dove un errore può avere conseguenze gravi.
Questa visione di un’intelligenza artificiale radicata nella fisica e nei modelli reali porta a ripensare il valore delle infrastrutture software che supportano ingegneri e ricercatori. Non si tratta più solo di avere modelli di AI generativi o predittivi, ma di disporre di strumenti che consentano una comprensione profonda delle dinamiche fisiche, la progettazione sistematica di risposte intelligenti e una validazione robusta prima dell’implementazione sul campo. Ed è proprio in questa transizione che MATLAB e strumenti simili si posizionano come elementi centrali dell’ecosistema: non semplici librerie di AI, ma piattaforme integrate che permettono di trattare l’intelligenza artificiale come parte di un processo ingegneristico completo e affidabile.
Se infatti molte discussioni sull’AI contemporanea ruotano attorno alle potenzialità dei modelli linguistici immensi, gli esperti nel settore suggeriscono che questi approcci da soli potrebbero non portare ai sistemi super-intelligenti che alcuni immaginano. Senza un forte legame con il mondo fisico, con le leggi della dinamica, della termodinamica, dei vincoli meccanici o elettrici, l’intelligenza artificiale rischia di restare confinata a spazi digitali astratti. La combinazione tra simulazione basata sulla fisica, modelli di AI e la capacità di tradurre tutto ciò in sistemi reali e testabili è invece ciò che può davvero aprire la strada alla prossima grande ondata di innovazione, l’AI che non solo pensa ma agisce e interagisce con il mondo reale. In questo scenario, strumenti come MATLAB non sono solo rilevanti, ma diventano strumenti fondamentali per ingegneri, ricercatori e aziende che vogliono costruire il futuro dell’AI fisica.