Entro la fine del 2026, vedremo architetture AI decentralizzate che integrano sensori con calcolo neuromorfico e in-memory e che passeranno dai progetti pilota alle prime implementazioni commerciali. I sistemi di robotica umanoide si avvicineranno ai sistemi biologici, dove circuiti locali negli organi sensoriali e nei percorsi spinali gestiscono riflessi ed equilibrio, consentendo movimenti più fluidi e adattivi, riducendo drasticamente il consumo energetico e liberando il cervello centrale per “pensare e pianificare”. Questi progressi tecnologici partiranno dai sensori intelligenti che integrano nuove capacità di elaborazione AI, come le architetture basate su ingegneria neuromorfiche e elaborazione in-memory, La combinazione di AI decentralizzata e nuove architetture di elaborazione basate su AI ridurrà drasticamente la latenza e il consumo energetico, consentendo l’AI sempre attiva all’edge e liberando i processori più grandi per concentrarsi sul ragionamento, la pianificazione e l’apprendimento di livello superiore, piuttosto che sulla microgestione dei cicli di controllo sensomotori continui. Con l’elaborazione AI in tempo reale e a bassa latenza all’edge, i robot diventeranno più efficienti, reattivi e capaci di abilità sensomotorie quasi biologiche. Questo cambiamento darà il via a un salto di qualità nella loro capacità di affrontare ambienti complessi e dinamici con coordinazione fluida e affidabile e spianerà la strada a una robotica umanoide pratica e pervasiva.
Previsione: Nel 2026 assisteremo all’ascesa del calcolo AI Analogico.
Storicamente messo da parte a causa di limitazioni di scalabilità e precisione, il calcolo analogico sta riemergendo nel 2026 poiché le architetture digitali affrontano colli di bottiglia energetici, di latenza e di memoria per il momento senza soluzioni. Questo è particolarmente critico negli ambienti edge dove la reattività in tempo reale e l’efficienza energetica sono essenziali. Il calcolo analogico AI utilizza la fisica del substrato di rilevamento ed elaborazione per eseguire i calcoli, trasformando l’energia direttamente in inferenza AI. Questo è un approccio diverso al calcolo AI rispetto ai processori digitali convenzionali, che separano il rilevamento dall’elaborazione. L’AI Analogica accorpa questi strati in un framework unificato in cui l’intelligenza inizia dal sensore stesso. Entro la fine del 2026 vedremo le prime implementazioni e adozioni di questa tecnologia, in particolare in robotica, wearable e applicazioni autonome, dove l’AI analogica consente reattività in tempo reale, interazioni più fluide, maggiore durata della batteria e un comportamento più naturale nei dispositivi che alimenta.
Articolo scritto da Massimiliano “Max” Versace, VP of Emergent AI, Analog Devices.
