Robot, 3 lavori che possiamo già far fare | Wired Italia

Aumentano le applicazioni dei robot nel mondo del lavoro. Lo dimostrano i test che sta conducendo Reply, azienda italiana di tecnologia, che collabora da tempo con diverse aziende per sviluppare nuove soluzioni in ambiti che vanno dalla logistica alla sicurezza, sviluppando sensori e dispositivi specializzati da montare sui robot, in modo da dotarli di un’intelligenza adatta a compiti specifici. Ognuna di queste macchine viene testata a lungo nei laboratori di Reply, così da migliorarne le capacità sfruttando tecnologie come l’addestramento tramite machine learning e l’utilizzo di sofisticati sistemi in cloud. Questo sia per permettere a una Ai centrale di controllare una rete di robot, passando da un edge cloud fino a ogni singola macchina, sia per facilitare la comunicazione M2M (machine to machine).

Uno dei robot più usati da Reply è Spot, il cane robot creato da Boston Dynamics. La sua peculiarità è quella di muoversi con grande agilità su ogni tipo di terreno, potendo persino trasportare fino a 14 chili di peso. Altro punto a favore di Spot è la possibilità di un’ampia personalizzazione, cosa che gli ingegneri di Reply hanno saputo sfruttare per adattarlo a diversi tipi di lavori.

Il cane robot Spot usato da ReplyReply

Manutenzione di impianti e strutture

In questo campo i robot consentono di proteggere la vita umana dai pericoli, sopperire alla carenza di manodopera, ridurre i costi e velocizzare la produttività. Reply ha sperimentato un impiego di Spot per un una ronda a un impianto o a una struttura ad alto rischio. Il robot ha controllato alcune valvole e, se riscontrava anomalie o eventuali rischi, come esplosioni o fuoriuscite di gas tossici, interveniva direttamente.

Tra i casi reali in cui Spot è stato utilizzato vi è la manutenzione del ponte Köhlbrand di Amburgo. La Hamburg Port Authority (Hpa) si occupa della gestione di questo ponte e da anni utilizza droni e altri robot autonomi per rendere più efficiente la manutenzione dell’intera struttura. L’Hpa ha dunque sperimentato l’utilizzo di Spot, dotato in questo caso di uno scanner laser e di una fotocamera con zoom 30x per scattare foto ad alta risoluzione delle aree danneggiate, in zone ad alto rischio per il personale umano. I dati raccolti dalle scansioni 3D di Spot vengono dunque elaborati per creare un digital twin del ponte Köhlbrand, poi analizzato da un’intelligenza artificiale che simula virtualmente i danni e i processi d’invecchiamento della struttura. In questo modo è possibile capire quali sono le aree a cui è necessario dare priorità per la manutenzione e ristrutturazione.