KI erobert die physische Welt

Bis vor kurzem war Künstliche Intelligenz (KI) weitgehend auf die digitale Welt beschränkt. Sie kam vor allem in softwarebasierten Systemen zum Einsatz, die sich auf Text- und Codegenerierung, Chatbots, Datenanalyse und virtuelle Assistenten konzentrierten. Diese digitalen KI-Tools wurden von Menschen schnell übernommen und tragen seither dazu bei, Effizienz und Produktivität sowohl in der Wirtschaft als auch im Alltag zu steigern. Heute ist es kaum noch vorstellbar, Unternehmen oder Einzelpersonen zu finden, die nicht auf generative KI-Tools zurückgreifen.

Die rasante Entwicklung digitaler KI-Technologien ebnet den Weg für intelligente Systeme, die über den digitalen Raum hinausgehen. Diese neuen Systeme können nun mit ihrer physischen Umgebung interagieren und sich flexibel an sie anpassen – eine Entwicklung, die wir als physische KI bezeichnen. Während digitale KI-Assistent Aufgaben in virtuellen Umgebungen automatisieren, ermöglicht physische KI die Automatisierung von Prozessen in der realen Welt. Autonome Maschinen können dadurch direkt mit ihrer physischen Umgebung interagieren – sei es durch selbstfahrende Autos, die sicher durch den Straßenverkehr navigieren, Manipulatoren, die komplexe industrielle Aufgaben übernehmen, oder humanoide Roboter, die kooperativ Seite an Seite mit menschlichen Arbeitskräften agieren.

Physische KI und Robotik haben bereits in Branchen wie der Fertigung, Automobilindustrie, Logistik und im Transportwesen Einzug gehalten. Hier setzen Unternehmen Robotik-Lösungen ein, um ihre Automatisierung, Effizienz und Sicherheit zu steigern. Dieser Trend der verstärkten Automatisierung wird voraussichtlich weiter an Dynamik gewinnen. So prognostiziert Goldman Sachs, dass der weltweite Markt für humanoide Roboter bis 2035 auf 38 Milliarden US-Dollar anwachsen wird – mehr als das Sechsfache vorheriger Schätzungen.

Drei Computersysteme, die KI-Robotik leistungsfähig machen

Die Fähigkeiten generativer KI, die physische Welt zu verstehen, mit ihr zu interagieren und sich in ihr zu bewegen, haben sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Dank beschleunigtem Computing, Durchbrüchen in der multimodalen physischen KI und groß angelegten, physikbasierten Simulationen können wir nun das volle Potenzial physischer KI durch Roboter und intelligente Maschinen entfalten.

Generative KI-Modelle werden mit riesigen Datenmengen aus dem Internet trainiert und sind in der Lage, die Feinheiten der menschlichen Sprache sowie abstrakte Konzepte präzise zu erfassen. Das Training physischer KI-Modelle hingegen ist weitaus anspruchsvoller, da es echte Interaktionen und die Verarbeitung von Echtzeitdaten erfordert. Nur so können sie lernen und sich an die komplexe, dynamische physische Umgebung anpassen – eine Herausforderung, die den digitalen Raum weit übersteigt. Hier kommt die „Drei-Computersystem-Lösung“ ins Spiel.

Das Training physischer KI-Modelle erfordert drei eng miteinander verbundene Computersysteme: Training, Simulation und Onboard-Computing. Zunächst werden diese Modelle auf einem Supercomputer mit Daten trainiert, die ihnen helfen, natürliche Sprache zu verstehen und menschliche Bewegungen zu emulieren. Anschließend verfeinern sie ihre Fähigkeiten in digitalen Umgebungen, um reale Interaktionen zu simulieren. Schließlich übernimmt Onboard-Computing die Rolle des „Gehirns“ des Roboters, das Daten verarbeitet und in Echtzeit auf neue Informationen reagiert.

Potenziale der physischen KI erschließen

Die Fertigungsindustrie ist ideal positioniert, um von den Entwicklungen in der physischen KI zu profitieren. Ausfallzeiten in Fabriken und Lieferketten sind kostspielig, und physische KI-Modelle läuten eine neue Ära der vorausschauenden Wartung ein. Diese Technologie ermöglicht es, Montagefehler präziser zu erkennen und sofort eine Ursachenanalyse durchzuführen, wodurch die Zeit bis zur Behebung erheblich verkürzt wird.

Das langfristige Ziel ist die vollständige Transformation der Fertigungsumgebung durch KI. Sie wird dabei überall aktiv, wo Bewegung stattfindet – von Lieferfahrzeugen bis zu den einzelnen Komponenten innerhalb von Fabriken und Lagern.

Welche Branchen profitieren besonders von physischer KI?

In der Automobilindustrie verbessert physische KI die Robotik und autonome Fahrzeuge, indem sie ihnen ermöglicht, durch fortschrittliche, physikbasierte Simulationen in realen Umgebungen zu lernen und sich anzupassen. Durch die präzise Modellierung physikalischer Interaktionen wird die Entscheidungsfindung, Navigation und Aufgabenerfüllung in komplexen Szenarien optimiert. Diese Technologie verringert die Abhängigkeit von kostspieligen realen Tests und beschleunigt sowohl die Entwicklung als auch den Einsatz.

Wie ermöglichen digitale Zwillinge neue Effizienzsprünge?

Wird physische KI in der Fertigung und im industriellen Umfeld eingesetzt, unterstützt sie die Entwicklung virtueller Fabriklösungen durch die Erstellung digitaler Zwillinge von Fertigungsprozessen. Eine Echtzeit-3D-Simulations- und Kollaborationsplattform ermöglicht es Unternehmen, Arbeitsabläufe vor der physischen Implementierung zu simulieren und zu optimieren. Dies senkt Kosten, minimiert Fehler und steigert die Effizienz. KI-gestützte Simulationen erlauben Echtzeitanpassungen, fördern Innovation und reduzieren Risiken.

Bereits heute transformieren Fertigungsunternehmen ihre Lager durch den Einsatz physischer KI und schaffen so intelligente Lagerökosysteme. Durch KI-gesteuerte digitale Zwillinge können sie reale Lagerbetriebe präzise simulieren. Diese Technologie ermöglicht es Herstellern, Layouts, Roboter-Arbeitsabläufe und den Personalbedarf in einer virtuellen Umgebung zu testen und zu optimieren, bevor reale Änderungen vorgenommen werden. Darüber hinaus verbessert physische KI die Effizienz von Lagerhäusern, indem Roboter eingesetzt werden, die in Echtzeit auf sich verändernde Herausforderungen reagieren können.

Diese Vorteile bringt physische KI für Lager und Logistik

KI-gesteuerte Systeme können Aufgaben an Roboterflotten zuweisen, Bewegungsmuster optimieren und potenzielle Störungen wie Bestandschwankungen oder Engpässe antizipieren. Dank der Integration fortschrittlicher Vision-Language-Modelle und intelligenter Kameras können Lagerprobleme in Echtzeit erkannt und Abläufe entsprechend dynamisch angepasst werden. Das Ergebnis ist eine widerstandsfähigere, selbstoptimierende Lieferkette, in der Menschen und intelligente Maschinen nahtlos zusammenarbeiten.

Physische KI markiert die nächste Stufe der KI-Technologie und ermöglicht es Maschinen, direkt mit Menschen und der physischen Welt zu interagieren. Mit ihrer kontinuierlichen Weiterentwicklung wird sie weitreichende Auswirkungen auf zahlreiche Branchen haben – von der Fertigung bis zur Logistik. Die Zukunft der physischen KI birgt enormes Potenzial für unsere Arbeits- und Lebensweise und ihr wahres Potenzial beginnt sich gerade erst zu entfalten.

überarbeitet von: Dietmar Poll