XYZ zeigt auf NVIDIA AI Day Seoul Physical AI mit Felddaten

Kreislauf von Felddaten und Simulation

XYZ kombiniert NVIDIAs KI-Computing-Plattform mit einer Infrastruktur für virtuelle Robotersimulation. Verhaltensdaten aus 50 Servicestandorten, die eine Tochtergesellschaft betreibt, fließen in eine Digital-Twin-Umgebung und werden dort trainiert und wiederholt überprüft. Die Ergebnisse werden anschließend auf physische Manipulationsaufgaben echter Roboter übertragen. Dieses „Flywheel“ aus Felderfassung, virtuellem Lernen und physischer Ausführung soll die Marktreife der Robotik-Intelligenz in unstrukturierten Arbeitsumgebungen erhöhen.

Kernstück der Software ist BrainX, ein selbst entwickeltes Framework für Roboterintelligenz. Laut Unternehmen erkennen Roboter damit nicht nur passiv Sprachbefehle, sondern beurteilen die Lage vor Ort und planen und führen langfristige Aufgabenfolgen aus. Interaktion mit Nutzern, Pfadplanung und präzise physische Manipulation sind in einem System gebündelt. XYZ setzt es schrittweise auf Hardware wie dem semi-humanoiden Roboter DEUX ein.

Wäschefalten in halber Zeit

Außerdem präsentierte XYZ Ergebnisse einer Studie unter realitätsnahen Servicebedingungen. Beim Falten von Kleidung, einer typischen Herausforderung für den Umgang mit verformbaren Objekten, sank die Dauer von 50 auf 25 Sekunden, also um 50 Prozent, bei einer Erfolgsquote von 96 Prozent. Nach Angaben des Unternehmens belegt das Arbeitstempo und Wirtschaftlichkeit für den sofortigen Einsatz in der Industrie.

Hwang erklärte, Roboter bräuchten für den Weg aus dem Labor ein integriertes Entwicklungssystem, in dem Felddaten, hochpräzise Simulation und Gerätesteuerung nahtlos ineinandergreifen. XYZ wolle mit NVIDIAs Ökosystem weiter zusammenarbeiten, die Lerneffizienz steigern und die globale Kommerzialisierung beschleunigen.