ecco come cambiano le macchine industriali

Comprendere la trasformazione in atto nel mondo delle macchine richiede di guardare oltre la semplice automazione. Le macchine non sono più soltanto strumenti che si limitano a eseguire compiti, ma si stanno evolvendo in entità che acquisiscono capacità simili a quelle umane, diventando veri e veri agenti autonomi. Una evoluzione che si articola lungo quattro dimensioni: percezione, cognizione, simulazione e transazione. Diqquesti concetti ha parlato Cosimo Accoto, Tech Philosopher, Research Affiliate & Fellow presso il MIT e Adjunct Professor all’UNIMORE, in un intervento tenuto in occasione del convegno inaugurale della fiera SPS Italia, incrociando i temi classici dell’automazione con le prospettive future legate all’avvento dell’intelligenza artificiale.

La dimensione della percezione

Il primo passo verso l’autonomia delle macchine è lo sviluppo di un sofisticato “sensorium artificiale”. Attraverso una sensorizzazione sempre più avanzata le macchine acquisiscono la capacità di percepire il proprio stato e l’ambiente circostante.

Sensori in grado di rilevare vibrazioni, variazioni di temperatura o altri parametri vitali consentono alle macchine di “sentire” cosa sta accadendo, superando la necessità di un intervento umano per diagnosticare problemi o monitorare le condizioni operative. La percezione non si limita ai dati tradizionali raccolti da sensori standard, ma si estende verso il quantum sensing. Questa tecnologia avanzata permette di rilevare fenomeni più sottili, come i campi elettromagnetici, arricchendo così in modo significativo la comprensione dello stato e delle condizioni operative della macchina.

La dimensione della cognizione

La percezione genera dati, ma è la cognizione che trasforma questi dati in comprensione e ragionamento.

Le macchine stanno diventando sempre più entità cognitive, capaci di elaborare le informazioni raccolte dai sensori per prendere decisioni informate.

Proprio come le auto a guida autonoma stanno acquisendo la capacità di inferire la presenza e il comportamento di oggetti o pedoni anche quando non sono completamente visibili, nel contesto industriale le macchine saranno in grado di analizzare lo stato di un processo produttivo o di un macchinario e agire di conseguenza.

La dimensione della simulazione

Un elemento trasformativo è la simulazione computazionale, in particolare attraverso l’uso dei digital twin.

I gemelli digitali non sono semplici copie digitali di un asset fisico, ma strumenti cognitivi. La simulazione permette di replicare lo stato e il comportamento di una macchina o di un intero impianto, offrendo una comprensione approfondita che va oltre la semplice osservazione.

Agendo un po’ come un microscopio o un telescopio, il digital twin rivela aspetti del funzionamento di una macchina che altrimenti resterebbero invisibili. E, si noti bene, la capacità simulativa non serve solo a descrivere lo stato presente, ma è anche predittiva, consentendo di proiettare lo stato futuro della macchina e anticipare potenziali problemi.

La dimensione della transazione

La frontiera più avanzata è forse la dimensione della transazione. In questo scenario le macchine non si limitano più a eseguire compiti fisici o cognitivi, ma acquisiscono la capacità di operare economicamente. Qualche esempio di macchine che diventano attori economici? Macchine che possono pagare per l’energia necessaria al loro funzionamento o agenti software che negoziano e acquistano servizi cloud autonomamente. Si apre così alla creazione di nuovi mercati machine-to-machine, dove le interazioni economiche avvengono direttamente tra entità artificiali.

Una nuova generazione di macchine

L’integrazione tra automazione e intelligenza artificiale sta quindi portando alla nascita di una nuova generazione di macchine. Dotate di percezione, cognizione, capacità di simulazione e autonomia transazionale, queste entità superano il ruolo di semplici strumenti per diventare agenti intelligenti e autonomi, rivoluzionando potenzialmente il modo in cui siamo abituati a vedere e usare le macchine.

La vera sfida però non risiede tanto nell’evoluzione tecnologica, quanto nella sua effettiva implementazione. È fondamentale cioè favorire l’adozione di queste tecnologie da parte delle imprese per colmare il divario tra l’evoluzione accelerata della tecnologia e la sua applicazione pratica.

Perché questo sia possibile servono investimenti (in hardware e software), ma soprattutto la maturazione di un nuovo mindset all’interno delle organizzazioni. Ed è necessario che l’ingegneria, che ha sviluppato macchine meravigliose come semplici strumenti, inizi a considerare queste nuove entità come veri e propri attori ,in grado di operare economicamente e partecipare a nuovi mercati. Fare in modo che queste capacità si traducano in realtà operative all’interno delle imprese rappresenta il lavoro più arduo e allo stesso tempo più importante per sfruttare appieno il potenziale di questa trasformazione perché vada a beneficio ampio della società nel suo complesso e mitigandone le vulnerabilità.