I robot umanoidi stanno imparando a muoversi con agilità grazie al sistema ASAP, sviluppato dalla Carnegie Mellon University e Nvidia. Questa tecnologia permette loro di replicare movimenti atletici complessi, con potenziali applicazioni in ambito industriale, sanitario e di soccorso.

I robot umanoidi stanno prendendo ispirazione dai movimenti di Kobe Bryant, Cristiano Ronaldo e LeBron James. Ma come può una macchina – fatta di ingranaggi, sensori e algoritmi – replicare la grazia di un atleta? Il segreto si cela in un sistema all’avanguardia, ASAP (Aligning Simulation and Real-World Physics), sviluppato dai ricercatori della Carnegie Mellon University e di Nvidia.

L’obiettivo è chiaro: colmare il divario tra simulazione e fisica reale, permettendo ai robot di muoversi con un’agilità sempre più naturale. Il processo è affascinante: prima i movimenti vengono appresi in un ambiente virtuale, poi vengono affinati attraverso dati reali, fino a ottenere gesti sempre più fluidi e precisi. Non si tratta solo di riprodurre un’azione, ma di trasformarla in un movimento credibile, armonico, privo di quella rigidità che spesso caratterizza la robotica tradizionale.

Le implicazioni sono enormi. Se un robot può apprendere e replicare l’agilità di un atleta, allora può anche adattarsi a contesti complessi, assistendo gli esseri umani nei luoghi di lavoro, nelle abitazioni e persino in situazioni ad alto rischio. Il futuro della robotica non è più confinato a macchine che eseguono comandi predefiniti: stiamo entrando in una nuova era, in cui le macchine si muoveranno con la naturalezza e la sicurezza di un corpo umano.

Le sfide del movimento umanoide

Da decenni, gli studiosi di robotica aspirano a creare umanoidi capaci di muoversi con la stessa agilità degli esseri umani, ma la questione è più complessa di quanto possa sembrare. Il corpo umano non si limita a muoversi: reagisce, si adatta, corregge la propria postura in frazioni di secondo, compensando ogni minima variazione dell’ambiente. Ogni passo, ogni salto, ogni rotazione è il risultato di una rete di equilibri invisibili, un’interazione continua tra muscoli, sistema nervoso e percezione dello spazio.

Replicare tutto questo in una macchina è un’impresa complessa quanto affascinate. I metodi tradizionali, come il System Identification (SysID) e il Domain Randomization (DR), hanno tentato di ridurre il divario tra simulazione e realtà, ma con risultati limitati. SysID si basa su parametri fisici predefiniti che, pur offrendo una base solida, non riescono a catturare ogni piccola variabile che influenza il movimento nel mondo reale. Un robot addestrato con questo metodo può funzionare bene in un ambiente controllato, ma quando si trova ad affrontare superfici irregolari, cambiamenti di peso o imprevisti, la sua capacità di adattamento si riduce drasticamente.

Domain Randomization, invece, introduce variazioni casuali nella simulazione per rendere i robot più adattabili. Questa strategia, pero’, ha un effetto collaterale: per compensare l’incertezza, i movimenti diventano eccessivamente cauti, misurati, privi di quella naturalezza che distingue l’agilità umana. Un atleta corregge la propria traiettoria istintivamente, mentre un robot – senza un modello più avanzato di apprendimento – rischia di muoversi con esitazione, come se ogni suo passo fosse un calcolo incerto piuttosto che un’azione spontanea.

Superare queste limitazioni significa andare oltre la simulazione e combinare dati virtuali e reali in un unico processo di apprendimento. È proprio su questo principio che si basa ASAP: non più un semplice tentativo di imitazione, ma un sistema capace di trasformare il movimento robotico in un’azione fluida, reattiva e sempre più vicina alla realtà.

Il framework ASAP: una soluzione in due fasi

ASAP è stato sviluppato per superare le limitazioni dei modelli tradizionali, permettendo ai robot umanoidi di eseguire movimenti complessi con agilità e precisione. Il processo si articola in due fasi.

Nella prima, i ricercatori raccolgono dati video sui movimenti umani e li trasformano in modelli 3D utilizzando il formato SMPL. Questi dati, una volta ripuliti da imprecisioni, vengono testati nel simulatore fisico IsaacGym, affinché i movimenti risultino realistici e fisicamente attuabili. Il passo successivo è il reinforcement learning, che addestra il robot a seguire i movimenti di riferimento, ottimizzando equilibrio e coordinazione.

La seconda fase affina quanto appreso in simulazione, integrando dati reali e correggendo le discrepanze tra mondo virtuale e fisico. Il robot esegue i movimenti in un ambiente reale, mentre sensori e telecamere registrano le traiettorie. Il sistema rileva le differenze rispetto alla simulazione e introduce azioni correttive attraverso un modello di azione delta. Infine, questi miglioramenti vengono reinseriti nella simulazione per perfezionare ulteriormente il movimento prima del dispiegamento finale.

Prestazioni nel mondo reale e movimenti atletici

I test condotti con il robot umanoide Unitree G1 confermano l’efficacia di ASAP. Il robot è riuscito a replicare movimenti atletici di grande complessità, tra cui il salto con rotazione di 180 gradi di Cristiano Ronaldo, la mossa “Silencer” di LeBron James – che richiede un perfetto bilanciamento su una sola gamba – e il celebre fadeaway jump shot di Kobe Bryant, che implica un salto in torsione con atterraggio controllato.

Oltre a queste abilità spettacolari, il robot ha dimostrato una capacità di movimento superiore ai modelli precedenti, compiendo salti in avanti di 1,5 metri e salti laterali di 1,3 metri. L’integrazione di ASAP ha permesso di ridurre significativamente gli errori di tracciamento rispetto ai metodi tradizionali come SysID e Domain Randomization, confermandone l’efficacia nel trasferire la simulazione alla realtà.

Applicazioni oltre l’ambito sportivo

La possibilità di eseguire movimenti agili e precisi apre scenari ben più ampi della semplice imitazione degli atleti. In ambito industriale, questi robot potrebbero operare in magazzini e catene di montaggio, collaborando con gli esseri umani in compiti che richiedono coordinazione e destrezza.

Nel settore sanitario, potrebbero assistere persone con disabilità o supportare le terapie fisiche, guidando pazienti nei movimenti con estrema accuratezza. Anche nella gestione delle emergenze, i robot umanoidi potrebbero rivelarsi decisivi, intervenendo in scenari critici, navigando ambienti ostili e contribuendo a operazioni di salvataggio.

Infine, il loro impiego nell’intrattenimento e nella formazione potrebbe trasformare il modo in cui apprendiamo e interagiamo con la tecnologia. Dall’allenamento sportivo alla coreografia di danza, fino al gaming interattivo, la capacità di replicare movimenti umani in modo realistico potrebbe portare a esperienze sempre più immersive e coinvolgenti.

Il futuro e le direzioni della ricerca

Nonostante i progressi raggiunti, ASAP non è esente da limiti. Ogni movimento agile che un robot esegue – un salto, una torsione, un atterraggio controllato – mette a dura prova la resistenza dei suoi componenti. Le articolazioni meccaniche si usurano, i motori si surriscaldano, la struttura stessa del robot deve reggere sollecitazioni per cui non è stata originariamente concepita. La questione della durabilità dell’hardware non è un dettaglio, ma un ostacolo concreto che limita l’efficacia dell’intero sistema.

A questo si aggiunge un’altra criticità: il sistema di motion capture, attualmente indispensabile per raccogliere dati sul movimento umano e trasferirli ai robot, ma questa dipendenza è un vincolo. Per operare in ambienti reali, i robot devono muoversi in autonomia, senza la necessità di un’infrastruttura di sensori esterni che ne guidi i passi. Finché questo limite non verrà superato, il loro impiego pratico rimarrà confinato a contesti altamente controllati.

Poi c’è il nodo dei dati. ASAP si basa su enormi quantità di informazioni reali per affinare i movimenti, ma raccogliere, elaborare e integrare questi dati è un processo lungo e costoso. L’addestramento del modello di azione delta, che corregge le discrepanze tra simulazione e realtà, richiede risorse ingenti – sia in termini di tempo che di potenza di calcolo.

Affrontare queste sfide significa ripensare la robotica su più livelli. I futuri sviluppi dovranno concentrarsi su hardware più resistente, capace di sostenere sollecitazioni prolungate senza degradarsi rapidamente. La dipendenza dal motion capture dovrà essere ridotta, aprendo la strada a modelli di apprendimento più autonomi. Infine, si dovranno esplorare strategie di machine learning più efficienti, in grado di estrarre valore da quantità di dati sempre più ridotte, rendendo il processo di addestramento più agile e sostenibile.

Conclusioni e speranze

ASAP rappresenta un salto evolutivo nella robotica umanoide. Non si limita a simulare il movimento: lo assorbe, lo elabora, lo adatta. Da una semplice sequenza di dati a un gesto fluido, naturale, armonico. Lontano dall’essere un’imitazione fredda, meccanica, questo sistema porta i robot un passo più vicino all’agilità umana.

L’idea di macchine che si muovono con la stessa destrezza degli atleti non è più solo un’utopia. Gli esperimenti condotti dimostrano che l’apprendimento basato sulla realtà – con la sua capacità di adattarsi, correggersi, migliorarsi – è la chiave per una nuova generazione di robot sempre più sofisticati. Non si tratta solo di prestazioni atletiche: le applicazioni si estendono ben oltre, dal settore industriale alla sanità, dalla gestione delle emergenze fino all’intrattenimento.

Il futuro che si delinea è chiaro. Un futuro in cui i robot non si limiteranno a eseguire comandi, ma si muoveranno con sicurezza, rispondendo agli stimoli del mondo circostante con una naturalezza mai vista prima. Non più solo macchine, ma corpi in movimento.

(Questo articolo si basa, in parte, su informazioni tratte da ASAP: Aligning Simulation and Real-World Physics for Learning Agile Humanoid Whole-Body Skills (He et al., 2024), una ricerca della Carnegie Mellon University e NVIDIA dedicata al miglioramento della mobilità dei robot umanoidi.)