Intelligenza artificiale
Il 13 ottobre 2026 Physical Intelligence ha annunciato la beta della Pi API, che rende disponibili i suoi ultimi modelli per addestramento e inferenza. Secondo il post ufficiale di Physical Intelligence, chi sviluppa robot può caricare i propri dati, lanciare il fine-tuning su infrastruttura gestita dall’azienda e usare il modello ottenuto tramite un gateway ospitato.
Come funziona la Pi API
Secondo l’azienda, il flusso ha tre passaggi:
- si caricano i propri dati;
- si avvia il fine-tuning su compute e infrastruttura gestiti da Pi;
- si accede ai modelli addestrati tramite un gateway ospitato, per eseguire l’inferenza sul robot.
L’azienda afferma che il modello più recente disponibile tramite l’API offre un fine-tuning più efficiente nei dati e capacità migliori per i partner. Pi dice di poter aggiornare rapidamente i modelli dietro l’API e di voler continuare a dare accesso ai più recenti.
Il problema che Pi vuole togliere di mezzo
Per Physical Intelligence, modelli di base generalisti come π0 e π0.5 riducono dati e lavoro necessari per adattarsi a nuovi compiti, ambienti o robot. Adattarli richiede però ancora infrastruttura di machine learning, potenza di calcolo e pipeline di dati complesse. Secondo Pi, l’API serve a evitare questo passaggio.
Chi l’ha già provata
Prima del lancio, Pi ha dato accesso anticipato a un piccolo numero di aziende per verificare se riuscissero a migliorare l’autonomia da sole. L’azienda dice di essere rimasta colpita dalla rapidità con cui hanno cominciato e fatto progressi. Due esempi mostrati da Pi: Actor, tra le aziende con cui collabora per verificare i propri modelli, e Almond, tra quelle che hanno avuto l’accesso anticipato all’API:
- Actor, che sviluppa macchinari pesanti autonomi: la sua pala gommata carica materiale su un camion in un impiego commerciale reale, nello Utah, senza operatore a bordo.
- Almond, che costruisce Axol, un robot a due bracci per chi sviluppa physical AI: Axol sbava i distanziali usati nel proprio assemblaggio con un modello ottenuto dopo quattro giorni di iterazioni con la Pi API (dimostrazione a San Francisco).
Nelle dimostrazioni compaiono anche AgRobotics, CloudChef, Argon Robotics, Chef Robotics, Deft, Formic, Foundry, Frontier Machines, Intuition.dev, Omakase, robot.com e Yondu.
Il ciclo di iterazione: dati, addestramento, test sul robot
Secondo Pi, le difficoltà cambiano da caso a caso: una maglia rovesciata, un ingrediente che non resta nel cucchiaio, un pezzo di produzione finito nella posizione sbagliata. Il processo per migliorare è sempre lo stesso: raccogliere dimostrazioni, addestrare un modello, provarlo sul robot e usare i fallimenti per decidere quali dati raccogliere dopo. L’API è pensata per far fare questo ciclo agli sviluppatori in autonomia, con i modelli più recenti.
I limiti emersi: cloud e connettività
La maggior parte delle applicazioni mostrate, dal Giappone alla Svizzera fino agli Stati Uniti, ha usato l’inferenza ospitata nel cloud tramite l’API. Pi segnala che queste prime installazioni hanno messo in luce aspetti da migliorare, tra cui problemi di connettività di rete in alcuni casi.
Come entrare nella beta
Per partecipare bisogna dire a Physical Intelligence cosa si vuole costruire. L’azienda precisa che è una fase iniziale e che il feedback degli sviluppatori orienterà le prossime versioni. La pagina non indica prezzi, requisiti o disponibilità specifiche per l’Italia o l’Europa.
