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Generative Bionics sceglie la tecnologia AMD per realizzare la più grande Data Factory europea
Redazione InnovationCity L'azienda deep-tech presenta a CES Unveiled Milan un piano strategico per una rete di Data Factory su tre siti — a partire da un primo hub di 5.000 metri quadrati in Italia — alimentata dalla potenza di calcolo di AMD Helios per accelerare la robotica umanoide industriale e rafforzare la sovranità tecnologica europea.
Generative Bionics, azienda deep-tech specializzata nello sviluppo di robot umanoidi per applicazioni industriali, ha annunciato durante l'evento CES Unveiled Milan la realizzazione di una Physical AI Data Factory proprietaria articolata su tre siti. L'iniziativa mira a rafforzare la sovranità europea nel settore della robotica avanzata, garantendo che i dati, i modelli e le competenze tecnologiche siano interamente generati, addestrati e validati all'interno del continente.
Il piano prevede la realizzazione di un primo hub di 5.000 metri quadrati in Italia, la cui operatività è programmata entro il quarto trimestre del 2027, destinato a diventare la più grande struttura europea per l'addestramento di robot basati su Physical AI. Ad esso seguiranno un secondo centro in un'altra area d'Europa e un terzo impianto a supporto dei mercati globali. Le strutture riprodurranno ambienti industriali reali in cui flotte di robot GENE.01 svolgeranno attività in modo continuativo, raccogliendo dati ad alta fedeltà provenienti da segnali visivi, di movimento e dalla pelle multimodale del robot.
Per compensare la scarsità di dati fisici nel mondo reale, la Data Factory collegherà l'esperienza sul campo a simulazioni su larga scala tramite digital-twin. Ogni ambiente e configurazione verrà ricreato virtualmente per testare migliaia di varianti di scenari, layout, condizioni operative e modalità di guasto. A sostenere l'intera architettura di calcolo sarà AMD, partner infrastrutturale di Generative Bionics, che fornirà i sistemi rack-scale AMD Helios necessari per elaborare i dati sintetici e fisici, addestrare i World Action Models e validare le prestazioni dei robot prima della loro distribuzione presso i clienti industriali.
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