Deloitte ha dato un impulso in più alla sua consolidata alleanza tecnologica con Nvidia, sfruttando le tecnologie di quest'ultima per sviluppare nuove soluzioni che definisce di "physical AI". Il termine sta andando parecchio di moda come ennesimo passo nel percorso di evoluzione delle implementazioni delle nuove tecnologie di Intelligenza Artificiale: prima l'AI generativa, poi quella agentica, ora quella fisica. Intesa come sviluppo di tecnologie e soluzioni in cui le tecnologie di AI sono in qualche modo integrate direttamente con il (e nel) mondo fisico.

Nello specifico della collaborazione tra Deloitte e Nvidia, la "physical AI" si concretizzerà in nuovi prodotti e servizi sviluppati in tre ambiti ben identificati: digital twin per la simulazione, computer vision, robotica in ambienti di edge computing. Questo tipo di soluzioni ha l'obiettivo di aiutare le imprese utenti a portare "macchine intelligenti" in produzione evitando rischi operativi. Tra l'altro, Deloitte sottolinea che una sua indagine (State of AI in the Enterprise) ha rivelato che il 58% delle imprese stanno già usando l'AI fisica "in qualche misura", una percentuale che dovrebbe salire all'80% entro due anni.

Più tecnicamente, Deloitte intende soprattutto utilizzare alcune delle tecnologie e delle piattaforme che Nvidia ha sviluppato per "insegnare" agli algoritmi di Intelligenza Artificiale come percepire il mondo fisico e come interagire con esso. Il problema principale che ha sempre affrontato l'AI quando implementata in oggetti fisici - come i robot o i veicoli autonomi - è che addestrare gli algoritmi nel mondo reale richiede molto tempo ed è potenzialmente pericoloso. L'approccio "physical AI" di Nvidia prevede invece anche un corposo addestramento degli algoritmi in mondi simulati, in cui l'AI può apprendere molto più in fretta e senza pericoli per nessuno.

A questo servono in particolare le librerie software e i microservizi della piattaforma Nvidia Omniverse, che gli sviluppatori di diversi settori di mercato usano, già da tempo, ad esempio per creare digital twin di impianti industriali e di flotte robotiche, come anche per generare dati di simulazione sintetici che, nel training delle AI, complementino quelli del mondo fisico.

Deloitte ha citato in modo specifico diverse componenti che fanno parte di Omniverse o che la complementano. Lato robotica si tratta di Isaac Sim per la simulazione del comportamento dei robot in ambienti simulati, i modelli di base di AI fisica della famiglia Cosmos, i "cervelli" hardware della famiglia Jetson Thor. Lato computer vision si tratta di ciò che serve per creare agenti di analisi video (tecnicamente di VSS, Video Search And Summarization), i Vision Language Model (VLM) della linea Cosmos Reason, tutta la piattaforma Nvidia Metropolis (modelli, blueprint e tool per la creazione di applicazioni di AI visuale).

Se queste sono le basi di sviluppo generale, al momento Deloitte ha già concretizzato alcune soluzioni mirate. In campo digital twin cita una soluzione di Factory and Warehouse Simulation in cui linee di produzione e ambienti di magazzino sono simulati con "gemelli digitali" per migliorare i processi decisionali collegati. In ambito computer vision rimanda a una soluzione di Quality Assurance per l'ispezione dei prodotti alla ricerca di anomalie ed a una di Transportation Incident Detection per la sicurezza stradale, che combina i dati del mondo reale con dati visuali sintetici. Infine, in ambito edge robotics segnala una soluzione Smart Operations using Humanoids che integra funzioni di simulazione, generazione di dati sintetici, telecontrollo e flussi di lavoro a cavallo tra ambienti simulati e reali.

Il campo di sviluppo è insomma ampio e complesso. Anche per questo Deloitte intende dare vita a una rete globale di centri di eccellenza dedicati, sulla scita di quello che ha già realizzato a Shanghai e incentrato proprio sulla "physical AI". In questi centri si dovrebbero combinare, nelle intenzioni, le competenze e le soluzioni di Deloitte e di Nvidia, oltre che le loro rispettive reti di partner specializzati. Prevedibilmente, il primo ambito su cui questi centri si concentreranno è quello della robotica industriale.