Come riportato dalla testata Artificial Intelligence News, il colosso dei semiconduttori Arm ha annunciato il lancio dell’iniziativa Arm Total Design per la Physical AI, affiancata da un nuovo framework architetturale dedicato alla robotica. Questa mossa mira a definire uno standard comune per i sistemi automatizzati, affrontando la crescente frammentazione tecnica in settori come manifattura, trasporti e agricoltura.
Le industrie fisiche rappresentano un mercato globale da migliaia di miliardi di dollari e, secondo le stime degli analisti, genereranno un’opportunità computazionale da circa 200 miliardi di dollari all’anno entro il prossimo decennio. Per far fronte alle sfide di integrazione e ottimizzazione dei carichi di lavoro, Arm ha coinvolto oltre 80 organizzazioni partner operanti nel software, nell’hardware e nell’intelligenza artificiale. Tra i partecipanti iniziali figurano realtà come AWS, ECARX, Hugging Face, Liquid AI, NXP, PlusAI, PSYONIC, QNX, Qwen, Siemens e Unitree Robotics. L’obiettivo comune è combinare modelli AI, software di runtime, chip di calcolo, sensori e attuatori in un’unica architettura coordinata.
Un quadro standardizzato per le capacità dei sistemi robotici
Come sottolineato in un manifesto architetturale pubblicato dal chief architect di Arm, Richard Grisenthwaite, il settore della robotica ha storicamente sofferto la mancanza di un metodo uniforme per descrivere e valutare le prestazioni dei sistemi. Per colmare questo divario, è stato introdotto il Robotics Capability Framework, ispirato ai livelli SAE utilizzati nel settore della guida autonoma.
Il nuovo modello suddivide i sistemi robotici in livelli progressivi di sofisticazione operativa, mappando le macchine a partire da configurazioni puramente reattive fino a sistemi cognitivi, consapevoli del contesto e in grado di automigliorarsi. Ogni livello stabilisce parametri tecnici chiave relativi a latenza, allocazione della memoria, vincoli di potenza, determinismo e standard di sicurezza.
Piattaforme virtuali e simulazione per il settore automotive
L’iniziativa espande una struttura di sviluppo collaborativo già utilizzata per le infrastrutture cloud. Integrando digital twin, piattaforme virtuali e stack software, i progettisti possono avviare le fasi di test prima ancora della produzione fisica dei chip di silicio. Il trasporto autonomo e la robotica condividono requisiti simili per quanto riguarda l’elaborazione dei dati dei sensori, la sicurezza e l’efficienza energetica. Un esempio di questa metodologia è stato dimostrato con la creazione di un cockpit digitale di riferimento sulla piattaforma Arm Zena CSS insieme ad aziende come Google, HERE e Siemens.
Gli sviluppi della Physical AI saranno al centro di discussioni approfondite in occasione della Physical AI Expo e dell’evento AI & Big Data Expo, parte del circuito TechEx affiancato dal Cyber Security & Cloud Expo. Le iniziative di settore continuano ad evolversi rapidamente, come dimostrato anche dalle recenti novità hardware con cui NVIDIA Jetson Orin Nano 2 porta la Physical AI su droni e robot.
