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Addestrare una tecnologia che un giorno potrebbe svolgere il proprio lavoro è una prospettiva sempre meno astratta, e nelle fabbriche di Tesla è diventata una richiesta concreta. A gennaio l’azienda ha comunicato ad alcuni lavoratori degli stabilimenti in Texas e California di voler utilizzare apparecchiature in grado di registrare i loro movimenti per insegnare a Optimus, il robot umanoide del gruppo, le mansioni tipiche della produzione. Non tutti l’hanno presa bene. Diversi dipendenti si sono lamentati perché sapevano che quei robot erano pensati per sostituire prima o poi il lavoro umano, e all’improvviso insegnare qualcosa alla macchina aveva una conseguenza fin troppo facile da immaginare.
Finora questo genere di tensione era rimasto per lo più confinato davanti a uno schermo, con sfumature diverse a seconda delle professioni coinvolte nell’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale. Con i robot umanoidi la stessa questione si sposta nel mondo fisico, fatto di mani, gesti e movimenti ripetuti ogni giorno alla linea di montaggio.
Come si insegna a Optimus a lavorare
A Tesla non servono semplici video di persone al lavoro. Servono esempi di come vengono eseguite fisicamente certe operazioni. Il cosiddetto apprendimento per imitazione sfrutta proprio le dimostrazioni umane come riferimento per trasmettere al robot movimenti e sequenze di azioni. L’azienda ha infatti postazioni dedicate alla raccolta dati per Optimus, dove i dipendenti maneggiano oggetti, seguono percorsi stabiliti e indossano sistemi di cattura del movimento mentre compiono gesti precisi. Questa fame di esempi rappresenta uno dei grandi ostacoli della robotica umanoide, perché far muovere una macchina in situazioni molto varie richiede quantità enormi di dati su comportamenti che per noi sono del tutto naturali.
Le proteste di una parte del personale non hanno cancellato questa necessità. Tesla ha cominciato ad assumere raccoglitori di dati dedicati e a installare telecamere negli stabilimenti per registrare le attività, mentre buona parte del lavoro si svolgeva lontano dalle linee di produzione attive. Durante l’estate il costruttore ha poi avviato dei centri di addestramento in varie zone degli Stati Uniti, tra cui Colorado, Arizona e Florida. Il metodo insomma non è sparito. È cambiato gradualmente chi fornisce gli esempi e il luogo in cui vengono raccolti.
Il tutto avviene mentre il robot fatica ancora con problemi ben più elementari dell’apprendimento di nuove mansioni. Mani e avambracci contano oltre un centinaio di piccoli componenti, viti comprese, che richiedono ancora un montaggio manuale, e alcune unità appena uscite dalla linea hanno bisogno subito di correzioni. Anche i sensori tattili hanno mostrato problemi di affidabilità, al punto che Tesla ha sviluppato uno strato simile a un guanto da sostituire senza dover cambiare l’intera mano. A questo si aggiunge il fatto che l’umanoide deve ancora essere programmato per svolgere compiti specifici in ambienti attentamente controllati.
Dalle fabbriche a Hollywood, lo stesso dilemma
Il caso di Optimus ha precedenti sempre più riconoscibili anche fuori dagli stabilimenti. Sceneggiatori, registi e produttori di Hollywood hanno accettato incarichi per valutare o generare materiale destinato ad addestrare modelli di IA, mentre i doppiatori si trovano davanti a offerte e contratti legati allo sviluppo di repliche sintetiche della loro voce. Nell’assistenza clienti alcuni lavoratori di Amazon hanno espresso preoccupazione all’idea di alimentare strumenti capaci di assorbire parte delle loro funzioni. Il filo comune è evidente, perché una fetta della conoscenza necessaria ad automatizzare un mestiere continua ad arrivare da chi quel mestiere lo sa già fare.
Elon Musk ha collocato Optimus tra le scommesse più importanti per il futuro di Tesla, ma la distanza tra questa ambizione e lo stato attuale del progetto resta notevole. Il gruppo avrebbe raggiunto una produzione di alcune centinaia di robot a settimana e i vertici puntano ad avere entro la fine del 2026 una linea automatizzata continua in grado di sfornare più di 1.000 unità ogni settimana.
Fonte: TecnoAndroid
