Kognitive Robotik – Die nächste Revolution in der Produktion

Die klassische Industrie- und Servicerobotik hat in den vergangenen Jahrzehnten beachtliche Fortschritte gemacht – von starren Fertigungsarmen über flexible Logistiksysteme bis zu Cobots, die Seite an Seite mit Menschen arbeiten. Mit kognitiver Robotik beginnt jedoch eine neue Ära: Roboter verlassen ihre Käfige, verstehen ihre Umgebung, treffen eigene Entscheidungen und lernen aus Erfahrung. Dieser Beitrag beschreibt den Begriff „kognitive Robotik“, den Stand der Entwicklung, wichtige Akteure aus Forschung und Industrie sowie praktische Anwendungsgebiete.

Definition kognitiver Robotik

Im Gegensatz zu klassischen Industrierobotern, die feste Sequenzen ausführen, integrieren kognitive Roboter Wahrnehmung, Denken und Handeln. Der Fachbereich Cognitive Robotics der TU Delft definiert Kognition als „das Erfassen, Verstehen und Schlüsseziehen“ und betont, dass Roboter dazu sehen, denken und handeln müssen. Die Maryland Robotics Center beschreibt kognitive Robotik als das Ausstatten von Robotern mit einer Prozessarchitektur, die es ihnen erlaubt, zu lernen, zu planen und angemessen zu reagieren. Damit geht es nicht um reine Automatisierung, sondern um autonome Entscheidungsfindung, Lernen aus Erfahrung, Anpassung an Unbekanntes sowie eine enge Interaktion mit Menschen.

Kerntechnologien sind moderne Sensorik (Kameras, Lidar, 3D-Tastsinn), maschinelles Lernen, Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Echtzeit-Simulationen. Die Verbindung dieser Komponenten ermöglicht es Robotern, unstrukturierte Umgebungen zu verstehen, ihre Strategie dynamisch anzupassen und mit Menschen zu kommunizieren. Laut Marktanalysen verschmelzen konventionelle Robotik mit KI, maschinellem Lernen und Wahrnehmungstechnologien zu Systemen, die „denken, verstehen und sich anpassen“.

Kognitive Robotik: Wichtige Forschungs und Entwicklungseinrichtungen

TU Delft – Cognitive Robotics: Der Fachbereich erforscht robuste Robotersysteme, autonome Steuerung, maschinelles Lernen, Mensch-Roboter-Interaktion und intelligente Fahrzeuge.

Örebro University (Schweden): Das Cognitive Robotic Systems Lab entwickelt Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen, handeln und darüber nachdenken können. Forschungsfelder reichen von Planungs- und Sensorsystemen bis zu hybridem (subsymbolischem und symbolischem) Schließen.

Tampere University (Finnland): Die Gruppe „Cognitive Robotics“ arbeitet an der Mensch-Roboter-Interaktion in industriellen und häuslichen Umgebungen und möchte Roboter näher an die Menschen heranbringen.

ICAR CNR Palermo (Italien): Das Labor für kognitive Robotik und „Social Sensing“ kombiniert Lern-, Entscheidungs-, Kommunikations- und Emotionsmodelle, um humanoide Roboter sozial kompetent zu machen. Es erforscht künstliche Somatosensorik (taktiles Feedback) und entwickelt Anwendungen in Bildung, ambient assisted living und öffentlichen Räumen.

Weitere Forschungsaktivitäten: Die US-amerikanische National Science Foundation finanzierte Projekte wie das „Cognitive Robotics Consortium“. Wissenschaftliche Diskussionen thematisieren die Integration von Foundation-Modellen in Robotik: Während generative Weltmodelle (z. B. NVIDIAs GR00T) Milliarden Videos simulieren, weisen Forscher auf die Notwendigkeit transparenter, ressourcenschonender Architekturen hin, die klassische kognitive KI mit tiefen Netzen kombinieren.

Markttrends in der Kognitiven Robotik

Laut dem World Robotics 2025-Report des International Federation of Robotics (IFR) wurden 2024 weltweit 541.000 Industrieroboter installiert; insgesamt waren 4,28 Millionen Einheiten in Betrieb (korrigierte Zahlen basierend auf offiziellen IFR-Daten). 74% der Installationen fanden in Asien statt, 16% in Europa und 9% in Amerika. Diese Zahlen zeigen, dass der Roboterbestand weiter wächst. Der größte Teil betrifft klassische Industrieroboter, aber der Anteil an flexiblen und kognitiven Systemen nimmt zu, insbesondere in Japan, China, Deutschland und den USA.

Anwendungen der Kognitiven Robotik

Kognitive Robotik findet bereits Anwendung in verschiedenen Branchen:

• Fertigung und Montage: Foxconn, Siemens und andere Großfertiger setzen kognitive Cobots ein, um flexible Montagetätigkeiten auszuführen. Die Roboter erkennen Bauteile per Computer Vision, passen ihre Handhabung an und können mittels natürlicher Sprache umprogrammiert werden.

• Logistik und Lagerhaltung: Amazon entwickelte den Greifroboter Sparrow, der unterschiedlich geformte Pakete identifiziert, greift und sortiert; DHL setzt Locus-Roboterarme für Palettierung ein. Mech von Dexterity und Helix-Humanoiden von Figure AI demonstrieren komplexe logistische Tätigkeiten wie Lkw-Beladung und Objektmanipulation.

• Industrielle Inspektion: ANYmal von ANYbotics läuft durch Fabriken, Raffinerien oder Offshore-Plattformen, inspiziert Ventile und Leitungen, sammelt Messdaten und erkennt Anomalien. Die erhöhte Autonomie reduziert Risiken für Menschen und steigert Anlagenverfügbarkeit.

• Gesundheitswesen: Robotische Assistenzsysteme wie Moxi transportieren Medikamente und Bettwäsche in Krankenhäusern; chirurgische Systeme wie Da Vinci profitieren von datengetriebenem Feedback. Serviceroboter unterstützen Pflegende bei Routineaufgaben.

• Haushalt und Service: NEURA MiPA und Figure 03 demonstrieren die Vision, Haushaltsarbeiten wie Staubsaugen, Geschirrspülen oder Wäschefalten zu übernehmen. Der Markt ist noch jung, doch durch die Integration von Sprachmodellen (etwa VLA-Modelle) können diese Roboter künftig kochen, reinigen und mit Menschen kommunizieren.

• Infrastruktur und Energie: Kognitive Inspektionsroboter überwachen 5G-Masten, Windparks oder Pipelines; autonome Roboterzellen helfen bei der Wartung von Transformatoren. ANYbotics arbeitet u. a. mit Energieunternehmen an der Inspektion großer Anlagen.

• Agrarwirtschaft: Noch in Forschung; Feldroboter könnten Kulturpflanzen erkennen, selektiv ernten oder Unkraut jäten, indem sie sensorische Daten fusionieren und Entscheidungen treffen.

Herausforderungen in der Kognitiven Robotik

Obwohl kognitive Robotik enorme Potenziale eröffnet, sind noch zahlreiche Hürden zu überwinden:

• Daten und Training: Kognitive Roboter benötigen Millionen Datenpunkte. Foundation-Modelle versprechen Abhilfe, sind jedoch ressourcenintensiv und schwer nachvollziehbar. Forscher plädieren für neurosymbolische Ansätze, die transparente, erklärbare Entscheidungslogik mit Deep Learning verbinden.

• Sicherheit und Zuverlässigkeit: In industriellen und häuslichen Umgebungen müssen Roboter sicher mit Menschen interagieren. Systeme wie NEURAs künstliche Haut oder die Radarüberwachung von Sunrise Robotics zeigen Ansätze, aber Standards und Zertifizierungen sind weiterhin in Entwicklung.

• Kosten und Skalierung: High-Tech-Sensorik und KI-Hardware sind teuer. Geschäftsmodelle wie Robots-as-a-Service (GrayMatter) oder modulare Baukästen (RobCo) sollen die Einstiegshürden senken. Trotzdem ist die Skalierung mit Lieferkettenrisiken und Kapitalbedarf verbunden.

• Ethik und gesellschaftliche Akzeptanz: Roboter, die eigenständig handeln, müssen ethische Normen einhalten, Privatsphäre respektieren und Benutzernutzungen offenlegen. Es bedarf Regulierungen für autonome Systeme und einer breiten gesellschaftlichen Diskussion.

Ausblick

Kognitive Robotik steht am Beginn einer tiefgreifenden Transformation der industriellen Wertschöpfungsketten. Die Kombination aus Wahrnehmung, Lernen und autonomer Entscheidungsfindung erlaubt es Robotern, Tätigkeiten auszuführen, die bislang Menschen vorbehalten waren. Der IFR-Bericht zeigt, dass die globale Roboterdichte steigt, und Start-ups wie NEURA, Figure AI und RobCo treiben die Entwicklung in rasantem Tempo voran. Fortschritte in generativen Weltmodellen, Sensorik und Rechenleistung werden es ermöglichen, generalistische Roboter zu bauen, die unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Gleichzeitig erfordern Sicherheits-, Ethik- und Kostenfragen weiterhin Forschungsaufwand und regulatorische Rahmenbedingungen.

Die mechanische Industrie sollte diese Entwicklungen aufmerksam verfolgen: Kognitive Roboter können die Produktionsflexibilität erhöhen, dem Fachkräftemangel entgegenwirken und völlig neue Geschäftsmodelle ermöglichen. Unternehmen, die jetzt Pilotprojekte starten und interne Kompetenzen aufbauen, werden zu den Gewinnern dieser „dritten Robotik-Welle“ gehören.

Quellen:  Robot Report, NEURA-Mitteilung, Herstellerseite (ANYbotics), RobCo GmbH, Unternehmensseite (Sunrise Robotics), Herstellervideos und Presse (Figure AI), Dexterity Pressemitteilung, Herstellerseite (Apptronik), Firmeninformationen (GrayMatter Robotics), Hersteller und Presse (KUKA, FANUC, ABB, Omron/NEURA), TU Delft Cognitive Robotics, Örebro University Cognitive Robotic Systems Lab, Tampere University Cognitive Robotics Group, ICAR CNR Palermo, US National Science Foundation „Cognitive Robotics Consortium“, World Robotics 2025-Report, International Federation of Robotics (IFR), IIoT-World-Beitrag „Cognitive Robotics Market“ (korrigiert zu Marktanalysen), Maryland Robotics Center