Physical AI: Neuer Hub in Stuttgart soll mobile und humanoide Roboter industriell erproben

Der Hub soll sich auf Automatisierungsaufgaben konzentrieren, die sich mit klassischen Lösungen bislang nur schwer umsetzen lassen. Dazu zählen insbesondere Prozesse mit hoher Variantenvielfalt, wechselnden Umgebungsbedingungen, komplexen Handhabungsaufgaben oder häufigen Veränderungen der Arbeitsabläufe.

Anders als bei einem herstellergebundenen Testlabor sollen nicht einzelne Robotikprodukte, sondern konkrete industrielle Anwendungsfälle im Mittelpunkt stehen. Unternehmen können dafür sowohl gemeinsam definierte, branchenübergreifende Aufgaben als auch eigene Fragestellungen einbringen.

Das zunächst vorgesehene Anwendungsspektrum umfasst Materialtransport und Materialbereitstellung, Be- und Entladeprozesse sowie Montageaufgaben. Für die jeweiligen Tätigkeiten sollen unterschiedliche Kombinationen aus Robotikplattformen, Modellen künstlicher Intelligenz, Sensorik, Greiftechnik und Software untersucht werden.

Darüber hinaus können Unternehmen eigene Produkte und Komponenten in die Testumgebung einbringen. Dabei soll unter anderem geprüft werden, wie diese mit humanoiden Robotersystemen zusammenarbeiten und welche Anpassungen für künftige Anwendungen erforderlich sein könnten.

Bewegungsdaten für das Training Künstlicher Intelligenz

Das technische Konzept des Hubs verbindet die Erfassung industrieller Prozessdaten mit dem Training von Physical-AI-Modellen, vergleichenden Robotiktests und der anschließenden Validierung unter industriellen Bedingungen.

Für die Datenerfassung sind unter anderem Teleoperation und Motion Capture vorgesehen. Bei der Teleoperation werden Robotersysteme ferngesteuert, während Motion Capture die Erfassung von Bewegungsabläufen ermöglicht. Die auf diese Weise gewonnenen Bewegungs- und Prozessdaten sollen als Grundlage dienen, um Modelle künstlicher Intelligenz zu trainieren und zu optimieren.

Anschließend sollen unterschiedliche Robotikplattformen unter vergleichbaren Bedingungen getestet werden. Dadurch will der Betreiber untersuchen, welche Kombinationen aus Robotersystemen, Software und Komponenten sich für bestimmte industrielle Aufgaben eignen.

Die Untersuchungen sollen auch Aufschluss über technische Grenzen und Voraussetzungen für einen späteren Einsatz in der Produktion geben. Konkrete Leistungskennzahlen oder Ergebnisse solcher Vergleiche nennt das INC Innovation Center bislang nicht.

Schulungen sollen Robotikkompetenzen aufbauen

Neben den praktischen Tests ist der Aufbau von Fachkompetenzen in den beteiligten Unternehmen Bestandteil des Konzepts. Dazu sind Schulungen vorgesehen, in denen Mitarbeitende Erfahrungen mit Simulation, Bewegungserfassung und lernenden Robotiksystemen sammeln können.

Inhaltliche Schwerpunkte bilden unter anderem Imitation Learning und Reinforcement Learning. Beim Imitation Learning lernen Systeme anhand vorgegebener Beispiele oder demonstrierter Bewegungsabläufe. Reinforcement Learning bezeichnet Lernverfahren, bei denen Systeme durch Rückmeldungen auf ihre ausgeführten Aktionen trainiert werden.

Darüber hinaus sollen die Teilnehmenden den Einsatz von Physical-AI-Modellen für die Robotikprogrammierung kennenlernen. Damit will der Hub Unternehmen ermöglichen, eigene technische Kompetenzen aufzubauen und potenzielle Anwendungen vor größeren Investitionsentscheidungen zu bewerten.