La “Physical AI” è entrata di prepotenza anche nel mondo della mobilità. Robotica, intelligenza “edge” e sistemi autonomi non sono più prototipi lontani, ma piattaforme emergenti pronte a plasmare e trasformare interi settori, mobilità inclusa.
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Che cos’è la Physical AI?
La Physical AI è il complemento “nel mondo reale” dell’AI generativa: sistemi capaci di percepire un ambiente, capire cosa sta succedendo, pianificare un’azione e poi eseguirla in modo sicuro e adattivo. In altre parole è l’integrazione dell’intelligenza artificiale con sistemi “incarnati” (embodied) che percepiscono, ragionano e agiscono in ambienti reali. A differenza dei robot tradizionali che seguono istruzioni pre-programmate, i sistemi di Physical AI percepiscono l’ambiente, apprendono dall’esperienza e adattano il loro comportamento sulla base di dati in tempo reale. Se l’AI tradizionale eccelle nella previsione e nel riconoscimento di pattern in contesti digitali, la Physical AI combina percezione (attraverso sensori come lidar, radar, telecamere e IMU), decisioni in tempo reale e attuazione.
Physical AI e sistemi di mobilità
Questo si traduce in sistemi come:
- Veicoli autonomi e robotaxi che comprendono e reagiscono a condizioni stradali dinamiche in tempo reale per prevenire incidenti.
- Robot industriali e logistici che si muovono nei magazzini, caricano/scaricano materiali e collaborano in sicurezza con i lavoratori umani.
- Droni e robot per le consegne potenziati dall’AI che modificano le traiettorie di volo al variare delle condizioni di vento.
- Infrastrutture intelligenti e sistemi dinamici di controllo del traffico (semafori, segnali adattivi, “cordoli” dinamici) che si adattano ai flussi reali sulla base delle previsioni dell’AI.
Come ha ricordato Denise Xifara, Director of Impact Ventures di EIT Urban Mobility, in Impact Loop: “La Physical AI è la nuova frontiera. L’AI generativa si sovrappone in modo significativo al nostro ambito e credo che l’Europa abbia una reale opportunità di essere all’avanguardia nel modo in cui la Physical AI sta rimodellando trasporti e mobilità”.
Startup che usano Physical AI per la mobilità
Diverse startup early-stage stanno già lavorando su soluzioni di Physical AI. L’azienda tedesca Futurail sta sviluppando uno “stack” di autonomia per treni a guida autonoma, integrabile su nuovi convogli o installabile in retrofit su flotte esistenti. L’operazione automatizzata dei treni consentirebbe agli operatori di gestire più servizi a costi inferiori, aumentando al contempo affidabilità, flessibilità e sicurezza.
Con Digital Driver, LOXO permette a qualsiasi veicolo commerciale di guidare in autonomia. La startup svizzera combina AI avanzata con uno stack di sensori per la guida autonoma, presentandosi come la prima tecnologia europea di guida autonoma di Livello 4 a operare su strade pubbliche.
E la Physical AI non si limita alla terraferma. Damen, in collaborazione con Zeabuz, sta lavorando a soluzioni autonome in ambito marittimo. Dopo diversi progetti pilota andati a buon fine, i traghetti autonomi sono ormai una realtà quotidiana in diverse città europee.
Come mostrano questi esempi, la Physical AI tocca molti sistemi che interagiscono con persone, città e veicoli, offrendo miglioramenti in termini di sicurezza, efficienza e sostenibilità.
Impatto ambientale e considerazioni sui rischi
La Physical AI promette di rivoluzionare la mobilità con potenziali benefici di sostenibilità — come percorsi ottimizzati, minore congestione del traffico e maggiore efficienza logistica — ma l’infrastruttura computazionale necessaria comporta costi ambientali significativi.
Oltre all’elevato consumo di elettricità dei server AI, i data center utilizzano grandi quantità d’acqua per il raffreddamento: alcuni provider consumano oltre 140 volte più acqua per “query” rispetto ad altri. Man mano che i sistemi scalano per gestire milioni di veicoli autonomi e robot, questa domanda idrica potrebbe entrare in competizione con bisogni residenziali e agricoli, soprattutto in aree soggette a stress idrico.
Una ricerca pubblicata su Nature Sustainability rileva che l’implementazione di server AI negli Stati Uniti potrebbe generare, tra il 2024 e il 2030, un’impronta idrica annua compresa tra 731 e 1.125 milioni di metri cubi e emissioni di carbonio tra 24 e 44 milioni di tonnellate metriche di CO₂ equivalente. Lo stesso studio conclude che l’industria dei server AI difficilmente raggiungerà le aspirazioni “net-zero” entro il 2030 senza una forte dipendenza da meccanismi di compensazione delle emissioni (offset), la cui efficacia resta incerta.
Oltre all’impatto ambientale, altri rischi della Physical AI riguardano:
- Sicurezza e responsabilità legale: quando l’AI prende decisioni nel mondo reale, quali sono i rischi e le conseguenze di un errore di navigazione che può costare vite o causare danni a cose?
- Impatto sociale: l’automazione può sostituire posti di lavoro e sollevare questioni di accesso e inclusione. Sistemi AI addestrati su dataset distorti possono comportarsi in modo incoerente tra comunità diverse, aprendo problemi di equità.
- Ciclo di vita dell’hardware e uso delle risorse: la Physical AI, per definizione, è “incarnata”. Materiali, manifattura, manutenzione e smaltimento finale contribuiscono a emissioni incorporate e intensità d’uso delle risorse, che vanno considerate in qualsiasi valutazione di sostenibilità.
Serve quindi un’analisi più profonda, di ciclo di vita e a livello di sistema, che tenga conto di operatività, input materiali, comportamento del sistema e impatto socio-ecologico più ampio. Un investimento responsabile nella Physical AI richiede una valutazione attenta dell’impronta ambientale, dei cicli di vita dell’hardware, della robustezza in termini di sicurezza e delle implicazioni sociali, per garantire sostenibilità sociale e ambientale.
