I robot in ascesa

Di Markus Schulte-Huermann | Strategie-Team

I robot in ascesa

Come padroneggiare l'incertezza epistemica e Knodge.eu ci aiuta a farlo

Il mondo della robotica si sta sviluppando rapidamente. I robot non sono più fantascienza, ma stanno diventando sempre più parte integrante della nostra vita quotidiana e della nostra industria. Tuttavia, con l'aumento della complessità e dell'autonomia di questi sistemi, aumenta anche la necessità di superare le loro "lacune di conoscenza". la cosiddetta incertezza epistemica, per comprenderli e gestirli. In questo post del blog, diamo uno sguardo agli attuali sviluppi del mercato della robotica, alle soluzioni all'incertezza epistemica e a come piattaforme come Knodge.eu possono svolgere un ruolo cruciale.

Il mercato dei robot umanoidi: chi sono gli attori?

Il mercato dei robot umanoidi è in piena espansione e si prevede che crescerà fino a oltre 38 miliardi di dollari entro il 2035, con un costo per unità potenzialmente inferiore a 20.000 dollari [The humanoid robot market 2025/2026: Everything you need to know] (https://knodge.eu/portal/robotic?tab=documents&search=humanoid_report_2026_v19-jwxa0v.pdf). Un gran numero di aziende in tutto il mondo sta guidando questo sviluppo:

Questi robot sono progettati per operare in ambienti complessi e dinamici, il che solleva la questione della loro affidabilità e sicurezza, soprattutto quando incontrano situazioni sconosciute.

Incertezza epistemica: cos'è e come si affronta?

L'incertezza epistemica descrive le lacune di conoscenza o le imprecisioni nei modelli di un robot che, in linea di principio, potrebbero essere ridotte da più dati o da un modello migliore. È l'incertezza che si verifica quando il robot "non sa ciò che non sa" An overview of uncertainty representation and quantification in neural networks. Per la robotica, riconoscere e gestire questa incertezza è fondamentale per la sicurezza, la robustezza e la fiducia dell'uomo International AI Safety Report 2026, The humanoid robot market 2025/2026: Everything you need to know.

Per superare questa sfida si stanno cercando varie soluzioni:

  1. La quantificazione dell'incertezza nei modelli di IA:
    • Reti neurali bayesiane (BNN):** Queste mettono distribuzioni di probabilità sui loro pesi per catturare l'incertezza direttamente nei parametri del modello.
      Insiemi profondi: In questo caso vengono addestrati diversi modelli indipendenti. La dispersione delle loro previsioni serve come misura dell'incertezza An overview of uncertainty representation and quantification in neural networks.
      **Un metodo efficiente che utilizza anche il dropout durante l'inferenza per ottenere una distribuzione delle previsioni e quindi una misura dell'incertezza.

2 Modelli causali del mondo: I robot sviluppano modelli interni del loro ambiente per comprendere la causalità e prevedere gli stati futuri. Sistemi come LingBot-VA combinano la modellazione del mondo video e il pre-training del parlato per "capire" gli effetti delle azioni e ridurre così l'incertezza epistemica nel controllo Causal World Model for Robot Control.

3 Apprendimento continuo e adattivo: I robot devono essere in grado di adattare dinamicamente la loro base di conoscenze. Approcci come l'apprendimento annidato e l'adattamento dinamico delle architetture di retrieval augmented generation (RAG) consentono ai robot di aggiornare continuamente i loro modelli e di colmare le lacune di conoscenza, soprattutto in situazioni sconosciute [Portal Knowledge Base: RAG Nested Learning](https://knodge.eu/portal/robotic?tab=documents&search=portal-memory-RAG Nested Learning-2026-01-10.pdf).

4 Riconoscimento di situazioni fuori distribuzione (OOD): I robot devono riconoscere quando incontrano situazioni che non hanno mai visto nei loro dati di addestramento. In questi casi, l'incertezza epistemica è massima e il robot deve agire con cautela o richiedere l'assistenza umana.

Knodge.eu: un partner europeo per la robotica sicura e basata sulla conoscenza.

È qui che entra in gioco Knodge.eu. In quanto hub europeo della conoscenza, Knodge.eu offre vantaggi decisivi per supportare i sistemi robotici nell'affrontare l'incertezza epistemica:

Base di conoscenza precisa e valida: Knodge.eu utilizza il principio della Retrieval Augmented Generation (RAG) per fornire risposte precise e valide basate sui dati dell'utente [Knodge.eu: A European Knowledge Hub for Adaptive AI Systems and the Science Context Protocol] (https://knodge.eu/portal/robotic?tab=documents&search=2026-01-27_09-41.md). Ciò riduce l'incertezza epistemica, consentendo ai robot di accedere a una base di conoscenza solida e affidabile invece di "avere le allucinazioni" in situazioni sconosciute.

  • Il protocollo Science Context Protocol (SCP) consente a Knodge.eu non solo di interpretare i dati, ma anche di attivare azioni, ad esempio controllare macchine o robot analizzando documenti [Knodge.eu: A European Knowledge Hub for Adaptive AI Systems and the Science Context Protocol] (https://knodge.eu/portal/robotic?tab=documents&search=2026-01-27_09-41.md). In caso di elevata incertezza epistemica, SCP potrebbe recuperare protocolli pertinenti o conoscenze di esperti per consentire al robot di prendere una decisione informata. SCP promuove anche una rete globale di agenti scientifici autonomi, che può ampliare la base di conoscenza dei robot SCP: Accelerating Discovery with a Global Web of Autonomous Scientific Agents.
    **Con un'infrastruttura isolata e basata nell'UE, zero registrazioni e zero formazione, Knodge.eu garantisce i più elevati standard di privacy [Knodge.eu: A European Knowledge Hub for Adaptive AI Systems and the Science Context Protocol] (https://knodge.eu/portal/robotic?tab=documents&search=2026-01-27_09-41.md). Si tratta di un aspetto cruciale per il funzionamento sicuro dei robot, soprattutto nelle applicazioni sensibili. Anche il Secure Copy Protocol (SCP), che si basa su SSH, garantisce il trasferimento sicuro e criptato dei dati e la distribuzione del software per le applicazioni robotiche [Portal knowledge base: SCP for robotics](https://knodge.eu/portal/robotic?tab=documents&search=portal-memory-scp e robotic-2026-01-13.pdf), How Meta-ROS and SCP can complement each each other.
  • Supporto per l'apprendimento adattivo:** Knodge.eu è stato progettato come un hub per i sistemi di intelligenza artificiale adattivi e supporta l'apprendimento continuo e l'adattamento dinamico dei modelli. Questo aiuta i robot a colmare le loro lacune di conoscenza e ad aggiornare costantemente i loro modelli per ridurre l'incertezza epistemica in ambienti dinamici a lungo termine [Portal Knowledge Base: RAG Nested Learning](https://knodge.eu/portal/robotic?tab=documents&search=portal-memory-RAG Nested Learning-2026-01-10.pdf).
  • Conformità agli standard:** Knodge.eu è progettato per essere conforme agli standard europei e internazionali per i sistemi di intelligenza artificiale che richiedono trasparenza, robustezza e sicurezza. Questo aspetto è particolarmente importante nelle aree della robotica critiche per la sicurezza, come evidenziato dal documento Cloud Robotics and Interoperability che chiede di migliorare le norme sulla sicurezza dei dati Cloud Robotics and Interoperability: Improving Data Security Regulations in an Automated Age.

Il futuro della robotica è strettamente legato alla capacità di gestire l'incertezza. Combinando metodi avanzati di intelligenza artificiale e una piattaforma sicura e basata sulla conoscenza come Knodge.eu, possiamo sviluppare robot non solo capaci, ma anche sicuri, affidabili e degni di fiducia.

Bibliografia: