NEURA Robotics e NXAI uniscono le forze per dotare i robot cognitivi di una memoria duratura

NEURA Robotics e NXAI hanno annunciato una partnership il 20 ottobre 2026 per sviluppare congiuntamente un componente di memoria per robot cognitivi, integrando lo stack di IA fisica di NEURA con l’architettura xLSTM di NXAI e aggiungendo una seconda opzione di modello alla piattaforma Neuraverse.

Una partnership in due parti

Secondo l’annuncio, la partnership, presentata da Metzingen, in Germania, si articola in due parti. Il lavoro congiunto si basa su Neuron AI, il modello fondazionale multimodale di NEURA per l’IA fisica, che combina visione 3D, tatto, audio, stato del robot e linguaggio con una funzione di memoria. I partner stanno integrando lo stack di IA fisica di NEURA con xLSTM, descritta nell’annuncio come un’architettura ricorrente di NXAI in grado di mantenere e aggiornare lo stato in modo efficiente su sequenze lunghe. NXAI prevede inoltre di rendere disponibile sulla piattaforma Neuraverse un proprio modello basato su xLSTM, che affiancherebbe Neuron AI; l’annuncio presenta questa disponibilità come un progetto, non come una funzionalità già attiva.

«Un robot che sia davvero utile nella vita quotidiana e nell’industria deve essere in grado di ricordare», ha dichiarato nell’annuncio David Reger, fondatore e CEO di NEURA Robotics. Reger ha descritto Neuron AI come la base, Neuraverse come la piattaforma attraverso cui approcci di IA esterni possono arrivare nei robot e NXAI come il partner con cui sviluppare ulteriormente questa capacità di memoria.

Il professor Sepp Hochreiter, fondatore di NXAI, ha affermato che memoria ed esperienza consentono ai robot di svolgere compiti in modo affidabile attraverso numerosi passaggi e che NXAI e NEURA stanno portando insieme questa capacità nell’IA fisica.

Memoria di lavoro e memoria episodica

L’annuncio mette a confronto i robot e i chatbot per spiegare perché la memoria sia importante per le macchine fisiche. Un chatbot elabora le richieste una alla volta, mentre un robot opera in un ciclo continuo di percezione, decisione e azione, ripetuto molte volte al secondo e potenzialmente per un intero turno di lavoro. Il comunicato distingue due livelli di memoria: la memoria di lavoro gestisce lo stato immediato di un’attività, per esempio se un componente è già stato inserito, se una porta è aperta o chiusa oppure se è stato premuto un pulsante di avvio. La memoria episodica va oltre e consente a un robot che ha eseguito più volte un processo di attingere alle esperienze precedenti quando si trova di nuovo nella stessa situazione.

Integrazione con Neuraverse e controllo dei dati

Secondo l’annuncio, con l’integrazione prevista le aziende potrebbero perfezionare il modello di NXAI per le proprie attività utilizzando la toolchain di Neuraverse, provarlo nelle NEURA Gyms e distribuirlo su robot idonei, tutto nello stesso ambiente di addestramento e applicazione che già utilizzano. Neuron AI resta il modello fondazionale multimodale di NEURA e continuerà a essere sviluppato in modo indipendente; la partnership aggiunge una seconda opzione di modello alla piattaforma e comprende attività di ricerca congiunte. Le aziende mantengono il controllo sulle proprie conoscenze di processo e decidono autonomamente se condividere dati e competenze.

Il contributo di ciascun partner

NEURA mette a disposizione il proprio stack di IA fisica: modelli fondazionali multimodali proprietari, robotica, tecnologia dei sensori, dati di addestramento raccolti nel mondo reale nelle NEURA Gyms e la piattaforma per la distribuzione industriale. NXAI apporta quella che l’annuncio descrive come un’esperienza decennale nella ricerca sull’IA e un approccio radicalmente diverso all’intelligenza ricorrente e alla memoria.

NXAI è un’azienda austriaca di deep tech con sede a Linz, la cui ricerca si concentra principalmente sui modelli xLSTM per le serie temporali e la robotica. Sul proprio sito, l’azienda si definisce un laboratorio all’avanguardia e afferma che le sue architetture di memoria xLSTM proprietarie consentono di tracciare gli stati e superano le architetture Transformer attualmente dominanti. Hochreiter è cofondatore e direttore scientifico di NXAI, che dichiara di collaborare a stretto contatto con JKU Linz e altri istituti di ricerca. NXAI afferma inoltre di sviluppare modelli del mondo specializzati basati sull’analisi delle serie temporali con il nome TiRex e di voler realizzare modelli del mondo su larga scala fondati su gerarchie di memoria neurale e instradamento della memoria, con applicazioni nella robotica.

NEURA Robotics è stata fondata nel 2019 e ha sede a Metzingen. L’azienda sviluppa robot cognitivi capaci di vedere, sentire, percepire il tatto e apprendere, oltre al software e alle infrastrutture di IA e dati necessari per distribuirli su larga scala; descrive Neuraverse come un ecosistema aperto in cui i robot apprendono continuamente e condividono competenze.

Secondo la documentazione del prodotto di NEURA, Neuron AI è un modello di percezione-linguaggio-azione che codifica in un unico spazio condiviso, nel tempo, la visione 3D, i dati tattili e di forza e coppia, l’audio, lo stato del robot e il linguaggio, trasformandoli in un unico flusso di azioni. Il modello funziona localmente sul robot senza connessione al cloud ed è stato sviluppato e addestrato internamente a Metzingen. L’addestramento attinge a tre fonti: dati raccolti da robot nel mondo reale, dati potenziati tramite simulazione e dati ricavati da dimostrazioni umane, integrati da partnership per la condivisione dei dati con aziende industriali, tra cui Schaeffler e Bosch. NEURA afferma che Neuron AI funziona su cinque configurazioni robotiche: 4NE-1 Gen 3 e Gen 4, una versione su ruote del 4NE-1 e altre due piattaforme bimanuali.

L’ambizione dichiarata dai partner per il lungo termine è che i robot possano accumulare esperienza nel tempo, anziché limitarsi a eseguire singole abilità. L’annuncio collega questo obiettivo alla visione alla base di Neuraverse e a ciò che NEURA chiama Robot Skill Economy, in cui le abilità acquisite attraverso l’interazione nel mondo reale vengono perfezionate e trasferite tra macchine e ambienti.