In una mossa che sembra il prologo di un kolossal di fantascienza, il CEO di Tesla, Inc., Elon Musk, ha svelato i piani per la creazione di una “Optimus Academy”. L’obiettivo? Mettere in piedi un immenso campo d’addestramento per un esercito di robot umanoidi, che coinvolgerà “milioni di robot simulati” e “decine di migliaia di unità nel mondo reale”. Il piano è stato illustrato nei dettagli durante una recente intervista con il podcaster Dwarkesh Patel.
L’iniziativa punta a risolvere un problema unico della robotica umanoide, una sfida che il programma Full Self-Driving (FSD) di Tesla non ha mai dovuto affrontare: il cosiddetto “volano dei dati” (data flywheel). Sebbene la flotta Tesla, forte di quasi 10 milioni di auto circolanti, invii costantemente dati alla “nave madre” per addestrare l’FSD, non si può esattamente vendere un robot goffo e malfunzionante sperando che il cliente finale faccia da beta-tester mentre inciampa in salotto. Un robot umanoide è infinitamente più complesso: deve gestire oltre 50 gradi di libertà — con le versioni più recenti delle mani che ne vantano da sole 22 — contro il semplice trittico accelerazione, frenata e sterzata di un’auto.
Secondo Musk, l’accademia schiererà tra le 10.000 e le 30.000 unità fisiche di Optimus impegnate in sessioni di “self-play nella realtà” per testare compiti specifici e colmare il famigerato “gap tra simulazione e realtà” (sim-to-real gap). Questo divario è l’ostacolo storico della robotica: abilità apprese alla perfezione in una simulazione pulita e basata su leggi fisiche ideali spesso falliscono miseramente nel mondo reale, caotico e imprevedibile.
Perché è un passaggio cruciale?
La “Optimus Academy” di Tesla è una soluzione di forza bruta al più grande collo di bottiglia della robotica general-purpose: il colossale deficit di dati. Mentre i competitor si affidano spesso alla teleoperazione — lenta, costosa e difficilmente scalabile — per raccogliere dati di addestramento, Musk propone una fabbrica di dati integrata verticalmente. Trasformando decine di migliaia di propri robot in “studenti”, Tesla può generare un dataset proprietario a una scala che nessun altro, al momento, può permettersi. Se questa scommessa dovesse pagare, non avremo solo un robot capace di piegare la biancheria; avremo creato una pipeline scalabile per l’addestramento della “Embodied AI”, garantendo potenzialmente a Tesla un vantaggio incolmabile nella corsa al primo robot umanoide davvero utile.
