Le fabbriche di robot umanoidi corrono, ma i dati per addestrarli restano indietro

Il 30 settembre Innodata, azienda di ingegneria dei dati con sede nel New Jersey, ha annunciato l'apertura di un centro di ricerca e sviluppo che cattura il movimento 3D direttamente da corpi umani e meccanici, invece di ricavarlo da video 2D. L'azienda lo presenta come la soluzione a un collo di bottiglia che, dice, blocca ogni team di robotica: non ci sono abbastanza dati di interazione reale, e quelli che esistono sono costosi e lenti da produrre, riferisce The Robot Report.

Innodata non costruisce robot. Vende dati e framework di valutazione, e ora li vende alle aziende di physical AI che devono addestrare umanoidi e bracci industriali su compiti che gli esseri umani svolgono senza pensarci.

"La physical AI cresce più di qualsiasi altro segmento dell'AI, ma ogni team di robotica sbatte contro lo stesso muro", ha dichiarato in una nota l'amministratore delegato di Innodata, Rahul Singhal. "Non ci sono abbastanza dati di interazione reale, e quelli che esistono sono costosi e lenti da produrre".

Perché il divario nei dati conta più dell'hardware

I grandi modelli linguistici hanno avuto internet da cui imparare. I robot no. Franklin Tanner, vicepresidente di Innodata per la robotica e la physical AI, ha detto a The Robot Report che la physical AI "deve guadagnarsi i suoi token un'interazione alla volta, e devono essere deliberate". I sensori del laboratorio sono progettati per registrare il più piccolo movimento di ogni giunto. Secondo Innodata questo rende l'addestramento più accurato ed efficiente. Tanner ha portato l'esempio di un robot che raccoglie una tazza: afferrare il manico o la base può non fare differenza, finché la tazza non è piena di liquido bollente.

È un problema di dati, non di motori. Ed è solo uno dei diversi colli di bottiglia emersi nella stessa settimana.

Il 30 settembre la parigina Inbolt ha raccolto 11 milioni di euro per portare la visione 3D in tempo reale e uno strato di AI indipendente dall'hardware sulle linee di produzione esistenti. Tech.eu ha riferito che il round è stato guidato da Shift4Good, con la partecipazione di Bridges Climate Transition Partners e degli investitori già presenti BNP Paribas Développement e Ora Global, per un finanziamento totale di 30 milioni di euro. Inbolt afferma che il suo software è già installato su più di 200 robot in oltre 100 fabbriche su tre continenti, con clienti tra cui Bosch, Beko, Flex, Ford, Stellantis e Toyota.

Sempre il 30 settembre MindOn ha presentato Mind-1, un modello di physical AI che secondo l'azienda riduce la latenza di inferenza dei robot da 82ms a 32ms e porta i compiti di manipolazione a tempi di ciclo pari a quelli umani. L'azienda sostiene che un robot cinque o dieci volte più lento di un essere umano è difficile da integrare nei flussi di lavoro reali, per quanto capace possa sembrare in una demo.

Il problema dei benchmark

Le dichiarazioni sulle capacità stanno diventando sempre più difficili da confrontare. Un rapporto tecnico pubblicato il 30 settembre da Fig. ha valutato modelli di frontiera tra cui Astra e Opus 5.5 su automazione web e quattro domini fisici: manipolazione, assemblaggio, procedure industriali e guida. Gli autori non hanno trovato un chiaro leader nelle prestazioni. In ogni coppia di modelli testata, il modello con il punteggio più basso ha risolto almeno un compito che quello con il punteggio più alto ha mancato.

La stessa disomogeneità è emersa tra i domini fisici: modelli che battevano Gemini 3.5-Flash su ogni media di dominio andavano comunque peggio in alcune categorie di compiti. Il team ha pubblicato un dataset a livello di singolo item chiamato RIDGE che copre tutti e cinque i domini.

Intanto la costruzione di impianti produttivi accelera. La fabbrica solare che Tesla prevede in Texas è stata trascinata in una causa sui brevetti negli Stati Uniti tra due produttori cinesi di attrezzature, riferisce Electrek il 30 settembre. Il 22 settembre Linton Crystal Technologies ha citato Zhejiang Jingsheng davanti a un tribunale federale del Texas per due brevetti che coprono parte di un tiratore di Czochralski, il forno che trae lingotti di silicio monocristallino. Jingsheng, che ha reso nota la causa agli investitori il 24 settembre, sostiene che i suoi prodotti usano "soluzioni tecniche del tutto diverse" da quelle dei brevetti e non si aspetta impatti significativi.

Non tutte le storie sui robot sono industriali. Il 30 settembre una società quotata al Nasdaq dal valore di circa 2,4 milioni di dollari ha dichiarato di aver inviato a Tesla una richiesta di acquisto per 500 Robotaxi. KIDZ AI, un tempo una scuola di programmazione online chiamata Classover Holdings, ha riportato ricavi da servizi in calo del 34% su base annua a 480.000 dollari nel secondo trimestre e una perdita trimestrale di 2,5 milioni di dollari, secondo Electrek. La richiesta, si legge nel comunicato della stessa azienda, non è un ordine vincolante.

Il divario tra annunci e macchine schierate non si sta chiudendo da solo.