I world model stanno emergendo come uno dei filoni più dinamici dell’Intelligenza Artificiale applicata al mondo fisico. L’interesse della ricerca e dell’industria si concentra su modelli capaci di apprendere da video, simulazioni, videogiochi e sequenze di interazione, così da fornire ai robot una rappresentazione più efficace delle dinamiche dell’ambiente in cui operano.Per agire nel mondo reale, infatti, non basta riconoscere un oggetto o comprendere un’istruzione come “prendi la tazza”. Una macchina deve anche stimare come cambierà la scena quando muoverà il braccio, quali traiettorie siano praticabili e quali conseguenze possa produrre ciascuna azione.È in questo spazio che si collocano i world model. Nella robotica vengono generalmente intesi come rappresentazioni predittive che consentono di stimare l’evoluzione di un ambiente, spesso tenendo conto delle azioni dell’agente. A partire dallo stato presente, il modello può valutare stati futuri possibili e contribuire alla pianificazione prima che il robot intervenga realmente. Non si tratta necessariamente di riprodurre un motore fisico tradizionale, ma di apprendere dai dati regolarità sufficienti a prevedere come il mondo potrebbe cambiare.Indice degli argomenti