Al Nvidia GTC 2025, Teradyne Robotics, insieme alle sue società Universal Robots (UR) e Mobile Industrial Robots (MiR), ha presentato applicazioni robotiche basate su AI pronte per essere vendute. In particolare, un sistema che consente di programmare i robot utilizzando il linguaggio naturale.

La robotica industriale entra in una nuova era grazie all’intelligenza artificiale.
Al Nvidia GTC 2025, Teradyne Robotics, insieme alle sue società Universal Robots (UR) e Mobile Industrial Robots (MiR), ha presentato applicazioni robotiche basate su AI pronte per essere vendute. Non prototipi, ma soluzioni concrete che portano l’intelligenza artificiale al centro delle attività produttive.
Tra le novità che hanno sorpreso, e non poco, un sistema che consente di programmare i robot utilizzando il linguaggio naturale, grazie a un modello GPT dedicato, capace di tradurre le istruzioni umane in codice eseguibile per il cobot.
Cos’è l’AI Accelerator: il cuore della robotica intelligente
La chiave di questa rivoluzione si chiama AI Accelerator, un toolkit sviluppato da Universal Robots in collaborazione con Nvidia. Questo strumento porta la potenza dell’AI nella piattaforma software PolyScope X, integrando le librerie Nvidia Isaac™ e sfruttando l’hardware Nvidia Jetson AGX Orin™.
L’obiettivo? Offrire agli sviluppatori una piattaforma scalabile e accessibile per realizzare applicazioni robotiche intelligenti e accelerare il time-to-market.
Dall’apprendimento automatico alla pianificazione dinamica: i vantaggi per l’industria
Grazie all’AI fisica, i cobot non si limitano più a seguire istruzioni rigide: imparano, si adattano e prendono decisioni in base ai dati sensoriali. Questo permette loro di operare in ambienti complessi come magazzini in continuo cambiamento o cantieri imprevedibili.
L’AI Accelerator consente di ottimizzare percorsi, evitare ostacoli e svolgere compiti difficili in modo sicuro ed efficiente, aprendo nuove possibilità in settori prima inaccessibili alla robotica.
Le demo live al GTC: cinque applicazioni concrete
Durante il GTC 2025, Universal Robots e i suoi partner hanno mostrato in azione soluzioni che sfruttano il potenziale dell’AI Accelerator:
3D Infotech – Dynamic Metrology: un cobot UR3e scansiona componenti, confronta i dati con i modelli CAD e proietta gli scostamenti direttamente sulla superficie del pezzo.
T-Robotics – Programmazione con linguaggio naturale: un cobot UR5e interpreta comandi vocali o testuali e li traduce in azioni operative grazie al modello ActGPT e all’integrazione AI.
AICA – Assemblaggio con reinforcement learning: un UR5e impara in autonomia ad assemblare un meccanismo grazie a una videocamera 3D e tecniche di machine learning.
Acumino – Manipolazione bimanuale collaborativa: il cobot apprende compiti complessi osservando l’operatore umano e collabora alla manipolazione di cavi elettrici.
Groundlight – Prelievo intelligente dei componenti: l’AI individua il componente giusto, genera il programma di prelievo e verifica l’ambiente di lavoro per operare in sicurezza.
Nuove funzionalità e aggiornamenti tecnologici
L’ultima versione dell’AI Accelerator, la 1.1, include importanti novità: supporto per la release Nvidia Isaac ROS, pacchetti Isaac Manipulator per una migliore stima della posa, pianificazione avanzata del percorso e connettività ad alta velocità per sensori di visione.
Inoltre, è compatibile con l’ultima versione di PolyScope X (10.8), garantendo una perfetta integrazione tra hardware e software.
Anche i robot mobili diventano intelligenti
Non solo cobot: anche i robot mobili industriali beneficiano della nuova tecnologia. Il MiR1200 Pallet Jack, presentato al GTC, sfrutta la visione 3D e l’AI per identificare, prelevare e trasportare pallet in ambienti complessi, aumentando l’autonomia e la precisione del processo logistico.
Secondo Teradyne Robotics, l’AI Accelerator è stato progettato per applicazioni in cui l’intelligenza artificiale fa davvero la differenza. Grazie alla stretta integrazione con la piattaforma Nvidia e al costante supporto alla community di sviluppatori, l’obiettivo è rendere l’AI fisica una realtà standard in tutte le aree della robotica collaborativa e industriale.
a cura di Stefano Belviolandi
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