60 robot all'avanguardia si muovono veloci all'interno del più grande magazzino smart della Cina, TMall.
La piattaforma B2C di Alibaba si è infatti dotata di decine di automi che si occupano del trasporto delle merci. Equipaggiati di Wi-Fi si spostano rapidamente su una superificie di 3.000 metri quadri.
Ti presento Zhu Que, è un robot
Gli automi intelligenti hanno il compito di trasportare gli articoli all'interno del deposito: ricevono istruzioni tramite segnali Wi-Fi e, una volta giunti ai punti di scarico della merce, consegnano gli oggetti ai lavoratori umani che si occupano poi preparare i pacchi e inviarli a clienti di tutto il mondo.
Le macchine sono dotate di rilevatori laser in grado di scongiurare possibili collisioni e una carica completa della durata di 1.5 ore consente loro di lavorare 8 ore no-stop.
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Misurano 90 cm di lunghezza, 70 cm di larghezza e 30 cm di altezza, possono viaggiare fino a 1.5 metri al secondo e portare un carico fino a 600 kg di peso.
I robot sono prodotti dalla Quicktron e prendono il nome di Zhu Que, o l'Uccello Vermiglio, uno dei simboli della mitologia cinese. Hanno iniziato a lavorare nel magazzino nel mese di Luglio, consentendo in pochi mesi di triplicare la produzione.
Lavorano bene da soli e in team (di altri robot)
I robot Zhu Que evitano dunque che i lavoratori corrano da un capo all'altro del magazzino per reperire le merci.
Secondo i dati forniti dalla Quicktron, tradizionalmente un lavoratore può smistare 1.500 prodotti in un turno di lavoro di 7.5 ore dopo aver percorso 27.924 passi; con l’aiuto di Zhu Que, lo stesso lavoratore riesce smistare 3.000 prodotti nello stesso periodo di tempo, impiegando soltanto 2.563 passi.
I robot sono programmati per collaborare tra loro, ma allo stesso tempo lavorare in maniera indipendente. Come dichiarato dalla Cainiao Logistics, ramo di Alibaba che gestisce il deposito, rappresentano in Cina il livello più alto di robot inseriti in magazzino.
You Yuquan, un esperto di logistica della Cainiao, dichiara che sono in grado di sollevare e ruotare gli scaffali, un tipo di attività che aiuta gli umani a raggiungere gli oggetti con maggior facilità. La compagnia può inoltre conservare le merci su tutti e quattro i lati dei ripiani, cosa che aumenta la capacità di immagazzinamento.
Cosa sanno fare (e cosa no) i robot
I robot rivestono dunque un ruolo importante all’interno di giganti del retail come Amazon e colossi dell’assemblaggio come Foxconn.
Queste macchine sono però programmate per compiti molto specifici, quali lo spostamento di un oggetto in magazzino o l’allocazione di un chip su un circuito stampato. Non riescono ancora, per esempio, ad ordinare una grande pila di oggetti.
L’Università di Berkeley in California ospita uno dei più innovativi centri di ricerca dedicati alla robotica, dove si insegna ai robot ad eseguire compiti più complessi attraverso un metodo di apprendimento automatico.
I ricercatori di Google e OpenAI (il laboratorio di AI fondato dal direttore esecutivo di Tesla, Elon Musk) stanno sviluppando tecniche simili: tale apprendimento automatico consentirà infatti ai robot di padroneggiare una più vasta gamma di compiti, compresa la produzione.
Dal virtuale al reale
In alcuni dei suoi esperimenti, il team di Berkeley ha testato l’utilizzo delle cosiddette reti neurali. Basandosi sulla rete dei neuroni nel cervello umano, una rete neurale è un algoritmo complesso che consente di comprendere i compiti assegnati analizzando enormi quantità di dati. Ad esempio, dopo aver visualizzato migliaia di foto di cani, una rete neurale può imparare a riconoscerne uno.
Il centro di Berkeley ha utilizzato modelli CAD (rappresentazioni digitali di oggetti fisici, utili ad esperimenti e creazione di prodotti) per generare una moltitudine di oggetti digitali, fino a costituire un database di oltre sette milioni di articoli. Ha infine simulato la fisica di ogni elemento, mostrando il punto preciso in cui il braccio robotico doveva raccoglierlo.
La ricerca ha dimostrato come un compito appreso nel mondo digitale possa essere trasferito in quello fisico.
I centri di sperimentazione dedicati alla robotica sperano così di formare gli automi utilizzando mondi virtuali complessi, ossia proiezioni digitali del nostro ambiente fisico.
Siamo ancora in campo virtuale, ma in luoghi come Berkeley i ricercatori dimostrano come la realtà oggi non sia poi così lontana dalla fantascienza.
