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Brief: robotics

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Pony.ai, inDrive e NVIDIA valutano robotaxi in Kazakistan

Pony.ai, inDrive e NVIDIA hanno firmato un memorandum d’intesa per valutare la fattibilità di robotaxi predisposti per il livello 4 in Kazakistan. L’esame previsto dall’intesa comprende gli aspetti tecnici, operativi, normativi e commerciali. Il Kazakistan è il primo mercato di test considerato dai partecipanti.

Il memorandum delinea i contributi previsti per le tre aziende. Pony.ai fornirebbe i Robotaxi Gen-7, mentre inDrive metterebbe a disposizione l’app e la gestione del servizio. A NVIDIA spetterebbe l’infrastruttura di intelligenza artificiale. Questi ruoli rientrano nel progetto sottoposto alla valutazione di fattibilità.

Astana è la città prevista dal progetto, ma l’intesa tra le aziende non costituisce l’annuncio di un servizio già avviato. Qualsiasi lancio nella capitale dipenderebbe da un successivo accordo con il governo kazako. Il memorandum riguarda quindi la verifica delle condizioni necessarie alla possibile iniziativa.

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NVIDIA amplia Isaac per la robotica e rilascia Isaac Lab 3.0

NVIDIA ha ampliato la piattaforma Isaac per la robotica con modelli umanoidi di riferimento, dataset, un runtime e aggiornamenti al framework per l’apprendimento dei robot. Isaac Lab 3.0 è ora generalmente disponibile e open source; l’azienda ha inoltre presentato il runtime open source Isaac OS.

L’espansione mette a disposizione strumenti e dati per lo sviluppo della robotica, dalla simulazione all’apprendimento. Isaac Lab 3.0 è già disponibile, mentre il robot Agile ONE SN appartiene ai prodotti annunciati con arrivo futuro.

Per gli sviluppatori il riferimento immediato è il rilascio di Isaac Lab 3.0. Per Agile ONE SN resta da seguire la disponibilità prevista all’inizio del 2027.

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Agility presenta Digit 5 per il lavoro collaborativo sicuro

Agility Robotics presenta Digit 5 come robot umanoide progettato per il lavoro sicuro e collaborativo vicino alle persone, senza dipendere da barriere tradizionali.

La sicurezza collaborativa dichiarata da Agility punta a ridurre la separazione fisica tra robot e lavoratori, ma l efficacia reale dovrà essere valutata su installazioni e certificazioni concrete.

Seguire i programmi di accesso anticipato e verificare certificazioni, limiti operativi e casi d uso documentati.

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