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Alpamayo è una vetta delle Ande peruviane che raggiunge poco oltre i seimila metri, considerata da numerosi alpinisti la più affascinante del pianeta. È anche, per definizione, una delle più impegnative da scalare: la piramide di ghiaccio sulla sua sommità – quasi perfetta – non concede margini di errore. Marco Pavone ha scelto questo nome per uno dei progetti di ricerca più innovativi che sta portando avanti in California, dedicato allo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale per veicoli autonomi capaci non solo di ottimizzare acceleratore e sterzo, ma anche di formulare soluzioni e traiettorie in base a ciò che accade nell’ambiente circostante.
«Mi sembrava il nome appropriato per questo progetto: quello che stiamo cercando di realizzare è bello, ambizioso, è qualcosa che merita di essere perseguito», afferma Pavone, ingegnere originario della Sicilia e diventato uno dei ricercatori più influenti a livello globale nel settore della robotica autonoma.
Attualmente è professore di aeronautica e astronautica a Stanford, direttore dell’Autonomous Systems Laboratory e responsabile della ricerca su sistemi e veicoli autonomi in Nvidia: una professionalità ibrida, che unisce accademia e industria, riflettendo la specificità di un campo in rapida evoluzione.
La physical AI, come viene definita l’intelligenza artificiale applicata a sistemi con una componente fisica, sta vivendo un periodo di accelerazione.
«Simulazioni, modelli di IA, hardware robotico più avanzato, disponibilità di capitale: tutte queste condizioni e tecnologie si sono sviluppate contemporaneamente», racconta Pavone. «Il risultato è un progresso che persino chi opera nel settore faticava a prevedere due o tre anni fa». Un boom che si autoalimenta, in un circolo virtuoso, poiché più la tecnologia avanza e maggiore è la domanda di chi desidera applicarla.
Il percorso che lo ha condotto fin qui ha un filo conduttore: la passione per i sistemi che devono operare in modo efficace anche in condizioni imprevedibili. Dopo aver conseguito la laurea in ingegneria informatica a Catania – dove ha frequentato anche la Scuola Superiore, una delle istituzioni di eccellenza italiane – si è trasferito negli Stati Uniti nel 2006 per il dottorato al MIT (Massachusetts Institute of Technology), nel dipartimento di aeronautica e astronautica.
Successivamente, è passato al Jet Propulsion Laboratory della Nasa a Pasadena, il centro che progetta e costruisce i robot esploratori del sistema solare, dove si è occupato di atterraggi su Marte e, in particolare, di mobilità su asteroidi e comete. In quegli ambienti a micro-gravità, i sistemi di locomozione tradizionali basati su ruote non sono efficaci: Pavone ha così creato robot che si muovono saltando, sfruttando la bassa gravità per spostarsi su superfici irregolari e imprevedibili. Si tratta di un problema apparentemente di nicchia, ma che racchiude la domanda che guida tutto il suo lavoro successivo: come progettare un sistema capace di operare bene in un ambiente non completamente conosciuto? Nel 2012 si è trasferito a Stanford come professore, fondando l’Autonomous Systems Laboratory con l’intento di sviluppare tecnologie che amplifichino le capacità di autonomia dei sistemi robotici in senso più ampio: auto, satelliti e, in prospettiva, anche umanoidi.
«Il nostro obiettivo è consentire ai sistemi robotici di eseguire azioni in modo performante e sicuro anche in condizioni diverse rispetto a quelle previste in fase di progettazione», aggiunge il professore. «Che si tratti di un robot che salta su un asteroide, di un’automobile che affronta una situazione di traffico imprevista o di un sistema che opera in ambienti ostili, il problema di fondo è sempre lo stesso. È necessario costruire qualcosa che non si blocchi quando il mondo non si comporta come ci si aspettava».
Il programma Alpamayo rappresenta la sintesi più avanzata di questo percorso. A differenza dei sistemi di guida autonoma tradizionali, che ottimizzano le azioni del veicolo sulla base di un modello del mondo più o meno sofisticato, si generano quelli che in gergo si definiscono reasoning traces: il sistema riflette esplicitamente su ciò che sta accadendo, costruisce una rappresentazione della situazione e la utilizza per rendere le proprie azioni più sicure ed efficaci. Annunciato dal Ceo di Nvidia Jensen Wang al Consumer Electronics Show (CES) di gennaio, è già diventato una piattaforma open source su cui lavorano sviluppatori in tutto il mondo, ed è stato adottato o valutato da quasi tutte le principali case automobilistiche. Il suo alter ego si chiama Helos e si occupa del problema speculare: invece di massimizzare l’efficienza delle capacità dei modelli di IA, si impegna a garantire che tali modelli si comportino in modo sicuro quando vengono installati su sistemi critici.
«Fondamentalmente vogliamo installare un modello simile a ChatGPT su un’automobile, consapevoli che potrebbe potenzialmente commettere qualche errore», afferma Pavone. «Helos è progettato per fornire gli accorgimenti algoritmici necessari per assicurarsi che da una parte si riesca a sfruttare la potenza di questi nuovi modelli, e dall’altra lo si faccia in modo assolutamente sicuro, senza compromettere nulla».
I due programmi sono, nella sua visione, inseparabili: non ha senso potenziare le capacità senza costruire contemporaneamente i sistemi di controllo, così come non ha senso – conclude – scalare Alpamayo senza l’attrezzatura adeguata.
Accanto a Stanford e Nvidia, esiste un terzo asse del lavoro di Pavone che guarda direttamente all’Italia. È infatti Chair del Comitato Scientifico di AI for Italy (AI4I), l’istituto con sede in Piemonte che rappresenta il principale investimento governativo italiano nel settore dell’intelligenza artificiale. La scelta di Torino non è casuale: una città con una solida tradizione nell’automotive e nell’aerospaziale, con il Politecnico e un ecosistema industriale e accademico che offre casi d’uso concreti su cui testare le tecnologie più avanzate.
Ma la sfida più urgente, che rischia di passare in secondo piano nel momento del boom tecnologico, è quella della formazione. «Il punto che viene tipicamente meno menzionato, ma che considero decisivo, è incentivare l’aggiornamento dei curriculum universitari», spiega. «Chi si sta formando ora deve poter lavorare con le tecniche più attuali, per non perdere un’opportunità di crescita e innovazione». Il legame con l’Italia non si è mai allentato nel tempo, anzi si è trasformato in qualcosa di più strutturato e continuo: Pavone ospita ricercatori italiani nel suo laboratorio a Stanford e torna regolarmente per conferenze e collaborazioni. È un rapporto di chi considera l’Italia una parte attiva del proprio percorso professionale, non un’origine da cui ci si è gradualmente distaccati. In fondo, è la stessa filosofia che si cela dietro il nome Alpamayo: una montagna scelta non per scoraggiare chi guarda in alto, ma per ricordare che le cose che meritano davvero di essere realizzate sono quasi sempre, almeno all’inizio, quelle che sembrano più difficili da raggiungere.
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