Il white paper approfondisce inoltre l’importanza di affrontare i rischi legati alla visione robotica fin dalle prime fasi della progettazione digitale e descrive come architetture di riferimento, validazione dell’AI, verifica delle applicazioni robotiche e cicli continui di feedback possano lavorare in sinergia per accelerare l’adozione su larga scala dell’automazione basata sull’intelligenza artificiale.
La pubblicazione rappresenta un ulteriore sviluppo della partnership strategica annunciata da ABB Robotics e NVIDIA nel marzo 2026. Tra i primi risultati della collaborazione figura RobotStudio® HyperReality, una soluzione che integra RobotStudio®, la piattaforma ABB leader per la programmazione offline e la simulazione robotica, con le capacità di simulazione fisicamente accurata offerte dalle librerie NVIDIA Omniverse™. Insieme, queste tecnologie consentono di superare il tradizionale divario tra simulazione e realtà (sim-to-real), permettendo ai produttori di progettare, testare e implementare applicazioni robotiche basate sull’AI fisica in modo più rapido, affidabile e scalabile.
- Il documento evidenzia come l’automazione tradizionale non sia più in grado di adattarsi con la necessaria rapidità ai cambiamenti, sottolineando le opportunità offerte dall’AI fisica.
- Viene proposta una metodologia per accelerare l’adozione dell’AI fisica, individuando nella visione robotica un punto di partenza strategico per le applicazioni di produzione ad alta precisione.
- La pubblicazione segue l’annuncio della partnership tra ABB Robotics e NVIDIA, nata per colmare il divario tra simulazione e applicazione reale ("sim-to-real") nell’ambito dell’AI fisica.
ABB Robotics e NVIDIA hanno pubblicato congiuntamente un white paper che illustra il potenziale trasformativo dell’AI fisica di livello industriale per il settore della produzione di precisione, proponendo una metodologia per accelerarne l’implementazione e rivoluzionare velocità, flessibilità e versatilità dei processi produttivi.
«Grazie ai progressi dell’intelligenza artificiale generativa, stiamo passando da robot che eseguono compiti predefiniti a una nuova generazione di robot autonomi e versatili (Autonomous and Versatile Robotics – AVR™), capaci di comprendere il contesto, adattarsi e apprendere in tempo reale», ha dichiarato Craig McDonnell, Business Line Managing Director, Industries di ABB Robotics. «L’AI fisica cambia radicalmente il ruolo dei robot, gli ambienti in cui possono operare e il valore che sono in grado di generare. Colmare il divario tra i i digital-twin dei robot, addestrati con dati sintetici, e i corrispondenti sistemi fisici rappresenta un passo fondamentale. Solo integrando questi digital-twin altamente realistici all’interno di un processo ingegneristico ripetibile e industrializzato sarà possibile esprimere appieno il potenziale della robotica autonoma e versatile.»
«L’AI fisica sta trasformando il modo in cui i sistemi intelligenti vengono sviluppati e distribuiti nel mondo reale», ha affermato Deepu Talla, Vice President of Robotics and Edge AI di NVIDIA. «Combinando simulazione, dati sintetici, calcolo accelerato e modelli di AI, i produttori possono valutare un numero maggiore di scenari, affrontare tempestivamente anche i casi più complessi e accelerare l’innovazione prima della messa in esercizio. L’obiettivo non è semplicemente sviluppare modelli migliori, ma creare un ciclo continuo di apprendimento tra il mondo digitale e quello fisico.»
Realizzato con il contributo di AsiaInfo, Deloitte e SKAI Intelligence, il white paper presenta un approccio di progettazione digital-first, che sposta la valutazione dei rischi legati alla visione robotica nelle fasi iniziali dello sviluppo. Grazie all’utilizzo di digital-twin, dati sintetici specifici per ciascuna applicazione e validazione dell’intelligenza artificiale prima dell’implementazione fisica, i produttori possono individuare e risolvere eventuali criticità in anticipo, creando al tempo stesso risorse ingegneristiche tracciabili, riutilizzabili e verificabili. I dati operativi raccolti sul campo vengono poi utilizzati per aggiornare e migliorare costantemente il modello digitale, dando vita a un processo a ciclo chiuso orientato all’ottimizzazione continua.
Per supportare questo approccio, ABB Robotics sta sviluppando una Physical AI Toolchain, una piattaforma che consente di addestrare i robot anziché programmarli, attraverso un flusso di apprendimento continuo che integra dati simulati, sintetici e provenienti dal mondo reale. Grazie a un ecosistema AI aperto e flessibile, i clienti possono combinare il know-how industriale di ABB Robotics con i dati e i modelli di intelligenza artificiale più adatti alle proprie applicazioni, mantenendo gli elevati standard di precisione e scalabilità richiesti dall’industria.
RobotStudio HyperReality è destinato a trasformare il modo in cui i clienti progettano, validano e ottimizzano le applicazioni robotiche su larga scala. Dopo una fase di sperimentazione con clienti selezionati, la soluzione sarà resa disponibile alla comunità globale di oltre 60.000 utenti di RobotStudio nella seconda metà del 2026.
ABB Robotics, una delle aziende leader mondiali nel settore della robotica, è l'unica realtà ad avere un portafoglio completo e integrato basato sull'intelligenza artificiale che comprende robot, cobot e robot mobili autonomi (AMR), progettati e orchestrati dal nostro software ad alto valore aggiunto. Supportiamo aziende di ogni dimensione e settore, dall'automotive all'elettronica e alla logistica, nel superare le proprie prestazioni diventando più resilienti, flessibili ed efficienti. ABB Robotics è all'avanguardia nello sviluppo e nella diffusione di una nuova generazione di robotica autonoma versatile (AVR), guidando un ecosistema globale di innovazione di partner che si occupano di hardware efficiente e software intelligente con prestazioni industriali. L'azienda impiega circa 7.000 persone. .abb/robotica
