Algorized, azienda che si presenta come specializzata in foundational model (grandi reti neurali di deep learning che hanno cambiato il modo in cui i data scientist affrontano il machine learning) e Kuka, azienda specializzata in “intelligent automation”, al CES 2026 di Las Vegas presentano quella che chiamano una “svolta” nella collaborazione uomo-robot, con il primo Predictive Safety Engine alimentato interamente da Edge AI in tempo reale.
Arresti d’emergenza, robot bloccati, luci rosse lampeggianti: è così che la sicurezza è stata concepita per decenni con compromessi rigidi che hanno impedito di portare avanti determinati progressi.
Un nuovo foundational model di Algorized integrato in un braccio robotico di KUKA permette alla macchina di effettuare operazioni prima ritenute impossibili, “percependo” la fisiologia umana, le intenzioni, anticipare movimenti e adattare il comportamento in tempo reale, anche in caso di occlusioni, oscurità o altri ingombri visivi. Il risultato, promette Algorized, è la produttività ad alta velocità in spazi condivisi tra uomini e robot.
A rendere possibile questa capacità è il sensore radar mmWave IWR6843AOP di Texas Instruments, che combina la sicurezza certificata SIL2 con un rilevamento ad alta risoluzione per individuare la presenza e i movimenti umani con precisione, anche in condizioni in cui telecamere e lidar falliscono.
L’obiettivo, spiegano le due aziende, va oltre il semplice rilevamento umano, affrontando il problema completo del passaggio di consegne. Il cambiamento si concentra sulla fisica, non sui pixel, poiché i sistemi di visione attuali sono fragili: falliscono in condizioni di scarsa illuminazione, vengono bloccati dalle ostruzioni e richiedono enormi risorse di calcolo in cloud.
Riconoscere micro-movimenti e segnali vitali
I sistemi di riconoscimento dei “micro-movimenti” e “percezione segni vitali” sono in grado di invidiare respiro e battito cardiaco; un operatore immobile non è più invisibile alla macchina. Sistemi di riconoscimento delle intenzioni sono in grado di comprendere traiettorie di movimento, posture e angoli di approccio prevedendo intenzioni, passaggi, movimenti o potenziali rischi, adattando di conseguenza il comportamento del robot. L’immunità alle occlusioni permette di vedere in ambienti con fumo, scarsa illuminazione, occlusioni e blocchi parziali.
Il demo al CES mostra cosa vede il “cervello” del robot in tempo reale, i momenti identificati come comportamenti umani, il vettore di intenzione e la possibilità di adattare dinamicamente la sua velocità senza mai fermarsi.
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