Unitree Robotics integra GPT-6 Astra nei robot umanoidi: superata la necessità di addestramento specifico

La società cinese Unitree Robotics ha mostrato le nuove capacità dei propri robot umanoidi equipaggiati con il modello GPT-6 Astra di OpenAI. Secondo quanto dichiarato dal fondatore e CEO dell'azienda, Wang Xingxing, le macchine sono ora in grado di eseguire compiti complessi come dipingere quadri, sciacquare pennelli, mescolare colori e giocare a scacchi senza aver ricevuto un addestramento specifico per queste attività. Tali abilità sono state documentate tramite registrazioni video che attestano la capacità dell'intelligenza artificiale di gestire autonomamente compiti creativi e logici.

Nonostante i progressi nella capacità di ragionamento e pianificazione dei modelli di intelligenza artificiale, l'industria si trova attualmente ad affrontare il cosiddetto problema del "millimetro finale". Wang Xingxing ha spiegato che la sfida principale per lo sviluppo della robotica non risiede più nella logica del software, ma nella precisione con cui i comandi vengono tradotti in azioni meccaniche reali nel mondo fisico. Errori nei sensori, difetti di calibrazione o imprecisioni nel contatto fisico tra i manipolatori e gli oggetti possono infatti compromettere movimenti calcolati correttamente dall'intelligenza artificiale, impedendo ai robot di operare come magazzinieri o addetti alle pulizie.

Il vertice di Unitree Robotics prevede che il prossimo modello GPT-7 rappresenterà un salto tecnologico decisivo per l'intelligenza fisica incarnata. Questa evoluzione potrebbe portare all'integrazione di un'intelligenza artificiale completa nei robot entro un periodo stimato tra uno e due anni. Per accelerare questo processo, l'azienda sta sviluppando Unitree Rehearsal, un sistema a ciclo chiuso che permette all'intelligenza artificiale di studiare le capacità delle piattaforme robotiche, scrivere codice di controllo e testarlo in simulazioni virtuali prima dell'applicazione sui robot fisici, correggendo i risultati attraverso un feedback costante.

Oltre ai limiti meccanici, il settore deve gestire la carenza di dati sulle interazioni dei robot nel mondo reale e gli elevati costi dell'hardware necessario per l'elaborazione. Wang Dong, co-fondatore del produttore di GPU Moore Threads, ha rilevato come la scarsità di informazioni dirette costringga gli sviluppatori a ricorrere a set di dati sintetici per l'apprendimento delle macchine. Wang Dong ha inoltre evidenziato l'alto costo degli acceleratori prodotti da Nvidia, confermando che la sua azienda è al lavoro per fornire chip prodotti internamente alla filiera della robotica cinese per ridurre la dipendenza dalle forniture esterne.