I robot imparano guardando YouTube: NEO potrebbe cambiare per sempre la robotica

1X ha rilasciato un importante aggiornamento per il suo robot umanoide NEO, senza grandi promesse ma introducendo un cambiamento significativo nella sua logica di apprendimento. Il nuovo modulo, denominato 1X World Model, è progettato per insegnare al robot a tradurre brevi comandi vocali o di testo in azioni reali, anche se non ha mai affrontato tali compiti in precedenza.

L’aggiornamento si basa su un modello video che non si basa su regole astratte, ma sulla comprensione della fisica del mondo reale. Finora, i robot umanoidi si sono basati principalmente su scenari pre-programmati o su grandi set di dati raccolti tramite il controllo manuale degli operatori. 1X ha adottato un approccio diverso: NEO ora apprende da video online di persone che interagiscono con oggetti in contesti quotidiani e traduce questa comprensione direttamente in movimenti fisici.

Gli sviluppatori ritengono che questo approccio contribuisca a colmare il divario tra l’intelligenza digitale e le azioni reali del robot. Osservando una persona che apre una porta, raccoglie un oggetto o esegue un compito domestico, NEO apprende non un movimento specifico, ma la logica generale dell’azione. Questo gli consente di adattarsi a nuovi oggetti e ambienti senza richiedere un addestramento separato per ogni scenario.

Per l’utente, interagire con il robot è piuttosto semplice. Basta impartire un breve comando, verbale o testuale. NEO utilizza quindi le sue telecamere per valutare la situazione, costruire una rappresentazione visiva di ciò che dovrebbe accadere e tradurre questo piano in movimenti precisi utilizzando un modello di dinamica inversa. L’azienda sottolinea che il robot non attende più che gli ingegneri aggiungano manualmente le competenze, ma ora può capire come agire autonomamente.

Bernt Börnich, CEO e fondatore di 1X, afferma che il World Model è stato sviluppato nel corso degli anni, parallelamente ai miglioramenti apportati al robot stesso, tra cui la forma e la meccanica dei movimenti. Spiega che la combinazione di un corpo umanoide e dell’apprendimento basato su video ha permesso a NEO di applicare l’apprendimento digitale al mondo reale e di eseguire nuove azioni senza esempi preimpostati.

In un video dimostrativo, l’azienda mostra NEO impegnato in attività quotidiane, come preparare il pranzo al sacco. Anche quando gli oggetti sono diversi da quelli che il robot ha visto in precedenza, esegue con calma le azioni e completa il compito. Inoltre, nel video, NEO esegue attività completamente nuove: aprire una porta scorrevole, alzare e abbassare il coperchio del water, stirare i vestiti e pettinare una persona.

L’aggiornamento cambia anche il modo in cui NEO si evolve nel tempo. I sistemi umanoidi classici si basano in larga misura sui dati raccolti dagli operatori umani, il che richiede molto tempo e risorse. Con il miglioramento complessivo dei modelli video, crescono anche le capacità di NEO, che si affida direttamente a questo tipo di intelligenza artificiale.

Gli sviluppatori hanno prestato particolare attenzione alla resilienza alle condizioni del mondo reale. Un ambiente domestico è raramente prevedibile: l’illuminazione cambia, compaiono nuovi oggetti e le persone sono in continuo movimento. 1X sostiene che il World Model aiuta il robot a mantenere il controllo e a proseguire il suo compito, anche quando l’ambiente cambia in continuazione.

NEO è ora disponibile per l’ordine tramite lo store online dell’azienda. L’accesso anticipato ha un prezzo di 20.000 dollari, con consegna prioritaria prevista per il 2026. È disponibile anche un abbonamento a 499 dollari al mese.

1X riconosce che la tecnologia è ancora in fase iniziale, ma ritiene che questo rappresenti un passo avanti verso robot che apprendono non da regole rigidamente definite, ma piuttosto dagli stessi principi degli esseri umani.

Redazione

La Redazione di Red Hot Cyber fornisce aggiornamenti quotidiani su bug, data breach e minacce globali. Ogni contenuto è validato dalla nostra community di esperti come Pietro Melillo, Massimiliano Brolli, Sandro Sana, Olivia Terragni e Stefano Gazzella. Grazie alla sinergia con i nostri Partner leader nel settore (tra cui Accenture, CrowdStrike, Trend Micro e Fortinet), trasformiamo la complessità tecnica in consapevolezza collettiva, garantendo un'informazione accurata basata sull'analisi di fonti primarie e su una rigorosa peer-review tecnica.