1.7.2025
Sensibilità tecnologiche
Il rapporto tra i motori di ricerca generativi dell’IA e la robotica sono sempre più intensi. Oggi i robot non sono semplicemente esecutori ma sono diventati sistemi intelligenti e adattivi in grado di apprendere, imparando da errori e successi. Possono adattarsi a condizioni mutevoli, utilizzando sensori avanzati: fotocamere, sensori di temperatura e radiofrequenze per percepire l’ambiente. Questi robot possono prendere decisioni complesse senza intervento umano. Sono autonomi in base all’ambiente e ai dati che raccolgono in tempo reale.
Un esempio è il progetto Agilehand (https://agilehand.eu/), coordinato dal prof. Filippo Emanuele Ciarapica dell’Università Politecnica delle Marche e finanziato dall’Unione Europea, rivolto alla manipolazione di oggetti morbidi e deformabili come gli alimenti freschi. I robot riconoscono e classificano i prodotti in base a qualità, dimensione e stato di maturazione. Hanno sistemi di presa flessibili e sensibili, capaci di afferrare e trasportare oggetti delicati senza danneggiarli, adattandosi alla loro forma e consistenza.
Due casi d’uso nell’industria alimentare per prodotti fragili: 1. sistemi autonomi di classificazione e movimentazione di frutti di bosco come mirtilli e lamponi, per evitare danni durante la selezione e l’imballaggio; 2. sistemi di manipolazione di prodotti scivolosi e deformabili, come i filetti di pesce, con pinze adattive e superfici antiscivolo.
L’uso si estende ovviamente anche ad altri prodotti come ortaggi, verdure, carni, prodotti freschi distribuiti attraverso le catene di supermercati. Sono interessati tutti i settori limitrofi alla filiera alimentare nei centri di smistamento e confezionamento (logistica e imballaggio) per gestire oggetti delicati o irregolari (bottiglie, flaconi, sacchetti, scatole o contenitori plastici). Ovviamente queste tecnologie rappresentano anche un salto di qualità sulla sicurezza, l’igiene, la sostenibilità dei prodotti, l’affidabilità delle marche.
La robotica avanza, il mondo del lavoro manuale affronta nuove sfide. Serviranno nuove competenze operaie.
    Paolo Lutteri
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Technological sensitivities
The relationship between AI generative search engines and robotics is increasingly intense. Today, robots are not simply executors but have become intelligent and adaptive systems capable of learning, learning from mistakes and successes. They can adapt to changing conditions, using advanced sensors: cameras, temperature sensors and radio frequencies to perceive the environment. These robots can make complex decisions without human intervention. They are autonomous based on the environment and the data they collect in real time.
An example is the Agilehand project (https://agilehand.eu/), coordinated by Prof. Filippo Emanuele Ciarapica of the Polytechnic University of Marche and funded by the European Union, aimed at the manipulation of soft and deformable objects such as fresh food. The robots recognize and classify products based on quality, size and state of ripeness. They have flexible and sensitive gripping systems, capable of grasping and transporting delicate objects without damaging them, adapting to their shape and consistency.
Two use cases in the food industry for fragile products: 1. autonomous classification and handling systems for berries such as blueberries and raspberries, to avoid damage during selection and packaging; 2. systems for handling slippery and deformable products, such as fish fillets, with adaptive grippers and non-slip surfaces.
The use obviously also extends to other products such as vegetables, greens, meat, fresh products distributed through supermarket chains. All sectors adjacent to the food supply chain are involved in sorting and packaging centers (logistics and packaging) to handle delicate or irregular objects (bottles, containers, bags, boxes or plastic containers). Obviously these technologies also represent a leap in quality in terms of safety, hygiene, product sustainability, and brand reliability.
Robotics is advancing, the world of manual labor is facing new challenges. New worker skills will be needed.
    Paolo Lutteri

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FLASH

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