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Robot Autonomi Integrati con LLM Opportunità e Sfide in 4 Punti

Immagine del redattore: Giovanni PittonGiovanni Pitton

Aggiornamento: 14 gen


robot che pensa
Quale sarà il futuro della robotica? L'integrazione tra robotica e LLM porterà quali opportunità e quali sfide?

La robotica sta compiendo un salto evolutivo grazie all’integrazione con i Large Language Model (LLM). Non si tratta solo di avere robot più “intelligenti”, ma di dotarli di capacità di comprensione del linguaggio, di ragionamento e persino di dialogo con l’essere umano. In questo articolo esploreremo che cosa sono gli LLM, in che modo possono essere integrati con i robot e quali opportunità e sfide si profilano all’orizzonte.


1. Cosa sono gli LLM e perché stanno rivoluzionando i Robot Autonomi nel mondo?


Partiamo dal dire cosa sono gli LLM: gli LLM o Large Language Model sono un tipo di modello di apprendimento macchina automatico progettato per attività di elaborazione del linguaggio naturale come la generazione del linguaggio.

In breve si tratta di tutti quei modelli che ormai conosciamo più semplicemente con il nome di GPTs, per citarne solo alcuni:


Modelli proprietari utilizzabili tramite API o sui portali web :

Modelli liberi che possono essere liberamente scaricati e installati su robot autonomi


1. Perché unire LLM e Robotica?

L’integrazione tra Large Language Model (LLM) e la robotica e la creazione di LLM Agents permetterà di rivoluzionare il concetto di Robot Autonomi:


  • Autonomia: permette di ottenere dei robot completamente autonomi anche in situazioni offline quando l'accesso ad API non è possibile

  • Proprietà dei dati: una volta settato la macchina non sono più necessarie chiamate ad API esterne, il che permette di abbattere i costi e garantire sicurezza e proprietà dei dati processati.

  • Interazione intuitiva: La comprensione del linguaggio naturale semplifica la programmazione e riduce la necessità di competenze tecniche avanzate per l'attuazione di azioni semplici. Possono interpretare il linguaggio, ragionare, adattarsi in tempo reale a situazioni complesse e comunicare efficacemente e velocemente con gli operatori umani, senza la necessità di essere riprogrammati per eseguire una nuova task.

robot dog che interagisce con umano
Il nuovo modello di quadrupede di Unitree promette di facilitare le interazioni uomo macchina tramite l'AI

I modelli LLM ad oggi stanno ottenendo punteggi elevati in test matematici, test competizione di scrittura codice e domande a livello di PhD, ciò garantisce un alta intelligenza e delle macchine dove questi modelli vengono installati.


test o1 su matematica codice e test PhD
Punteggi ottenuti da OpenAi o1 su diversi Test - Source: https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/
  • Apprendimento continuo: i LLM possono aggiornarsi costantemente, ampliando la loro base di conoscenze. Un esempio è il progetto PaLM-E di Google, che dimostra la fusione di modelli linguistici con sistemi “embodied” (ovvero robot o sensori fisici).




2. Opportunità e Sfide usando Robot Autonomi integrati con LLM

  1. Bias e discriminazione

    • I modelli linguistici possono ereditare bias dai dati di training, con conseguenze gravi se trasferiti su robot che interagiscono fisicamente con persone o ambienti sensibili.

    • Sono avvenuti alcuni casi nella sanità, dove i sistemi CAD di diagnosi assistita risultano meno accurati per i pazienti neri per mancanza di dati nel training; nel reclutamento del personale, Amazon ha dismesso un algoritmo che favoriva gli curriculum degli uomini; nella pubblicità, Google ha mostrato ruoli ben pagati più agli uomini che alle donne. Infine Midjourney ha rafforzato stereotipi di genere creando immagini di professionisti anziani solo uomini, oppure escludendo uomini e donne di colore dalle generazioni.

      Fonte: Ibm.com

      prompt: immagine di donne scienziato, bias
      Prompt: genera un immagine con 5 scienziate. Riuscite a scovare il bias?

Sicurezza e responsabilità

  • Gli errori di interpretazione (o “hallucination”) da parte di un LLM possono tradursi in azioni errate eseguite dal robot. Esistono allucinazioni di due tipi "Incoerenza Fattuale" e "Fabbricazione Fattuale". I modelli moderni riducono sempre di più la presenza di queste "allucinazioni", ma la sola possibilità che possano avvenire rappresenta un rischio che deve essere mitigato e risolto.

Sotto-Tipo

Input Utente

Output del Modello

Spiegazione

Incoerenza Fattuale

Parlami della prima persona che è atterrata sulla Luna.

Yuri Gagarin è stato la prima persona ad atterrare sulla Luna.

La risposta del LLM è un'incoerenza fattuale poiché Neil Armstrong è stato la prima persona ad atterrare sulla Luna, non Yuri Gagarin, che è stato il primo uomo nello spazio.

Fabbricazione Fattuale

Parlami delle origini storiche degli unicorni.

Gli unicorni furono documentati come abitanti delle pianure di Atlantide intorno al 10.000 a.C., dove erano considerati creature sacre e spesso associati alla regalità.

La risposta del LLM è una fabbricazione, poiché non esistono prove reali e verificate che supportino l'esistenza degli unicorni ad Atlantide, specialmente in relazione alla regalità.

  • Privacy e protezione dei dati

    • I robot dotati di LLM raccolgono e analizzano continuamente informazioni sensibili (immagini, suoni e testi) dal mondo che li circonda. Per questo motivo bisogna assicurare la protezione e impedire l'accesso dall'esterno a questi dati sensibili.

  • Impatto sociale e occupazionale

    • Secondo Andrew Ng, l’automazione basata sull’IA creerà nuove forme di lavoro, ma al contempo porterà a una riduzione di ruoli tradizionali.

    • Politiche di reskilling e upskilling sono necessarie per prevenire la disoccupazione tecnologica.

  • Uso militare e armamenti autonomi

    • La combinazione di LLM e robotica in ambito militare desta preoccupazioni etiche e geopolitiche. Sono sempre di più gli sviluppi in ambito AI del Dipartimento di difesa USA e dei governi di tutto il mondo.

    • Elon Musk e Stephen Hawking hanno più volte avvertito sui pericoli di un’IA fuori controllo, specialmente applicata ad armi autonome. Un brief della Università di Standford analizza le diverse risposte in sistuazioni di rischio escalation in dei wargame simulati con diversi LLMs. Brief Standford


The MAARS (Modular Advanced Armed Robotic System)
Applicazione MAARS (Modular Advanced Armed Robotic System)

3. Prospettive Future e Raccomandazioni


Per assicurare l'utilizzo di un utilizzo sicuro dei Robot Autonomi Integrati con LLM servono scienziati, ingegneri, filosofi, giuristi e policy maker che collaborino per definire norme e standard di sicurezza per affrontare le sfide e opportunità che si profilano all'orizzonte.

Le organizzazioni che sviluppano LLM dovrebbero prevedere sistemi di auditing per limitare bias e garantire affidabilità.

  • Formazione continua: implementare corsi di specializzazione e riqualificazione professionale per affrontare il cambiamento del mercato del lavoro.

  • Regolamentazione etica: iniziative come Partnership on AI mirano a stabilire linee guida condivise per l’uso responsabile dell’IA in robotica.

  • Focus sulla sicurezza: i modelli devono essere sviluppati tenendo conto delle sfide sulla sicurezza e integrità da eventuali attacchi esterni.


4. Conclusioni

L’unione tra LLM e robotica e la creazione di AI agents offre opportunità straordinarie: maggiore efficienza industriale, robot collaborativi più intuitivi, e possibili applicazioni rivoluzionarie in tutti i campi.

Tuttavia, i rischi non vanno sottovalutati: bias, sicurezza, privacy e possibili danni sociali devono essere gestiti con attenzione e previsioni.

Per cogliere i benefici di questa sinergia e minimizzare le criticità, sarà fondamentale:

  • Sviluppare policy e standard etici condivisi a livello globale.

  • Garantire un controllo umano, soprattutto nelle applicazioni più sensibili.

  • Investire in tecnologie “human-centered”, progettate per aumentare le capacità umane anziché sostituirle.


E voi cosa ne pensate? Quali sono le possibilità e opportunità che intravedete nel prossimo futuro dall'integrazione di queste tecnologie? Siete pronti a sviluppare nuove soluzioni integrando gli LLM nell'automazione o volete saperne di più per fare una scelta consapevole?

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