Physical AI: Münchner Start-up bringt Innovation in die Automatisierungsindustrie

Physical AI

01.11.2024
Florian Deuring

Spätestens seit dem Durchbruch von ChatGPT ist Künstliche Intelligenz in aller Munde. Dies gilt vor allem für die sogenannte generative KI, die unter anderem Texte, Bilder und Musik eigenständig erstellen kann. Weitaus seltener dreht sich die öffentliche Diskussion hingegen um Physical AI. Dabei hat der Ansatz erhebliches Potenzial im Hinblick auf die Automatisierung industrieller Prozesse. Ein Münchner Start-up beschäftigt sich seit 2019 intensiv mit diesem Thema. Die Resultate beeindrucken.

Was ist Physical AI?

Der Begriff Physical AI bezeichnet die Integration von Künstlicher Intelligenz in physische Einheiten. Letztere können beispielsweise Roboter, autonome Fahrzeuge oder Drohnen sein. Dadurch können diese Einheiten Aufgaben übernehmen, die sie bisher nicht meistern konnten. Wie dies in der Praxis aussieht, beweist die Münchner sewts GmbH – ein deutscher Pionier auf dem Gebiet Physical AI. Gegründet wurde das Tech-Start-up 2019 mit dem ambitionierten Ziel, die Grenzen der Robotik zu verschieben. 2021 gelang es, im Rahmen einer Seed-Runde eine Finanzierung in Millionenhöhe zu akquirieren sowie 2023 hieran eine erfolgreiche Series-A-Runde anzuschließen

Unter dem Motto "We automate what others can't." hat es sich das innovative Start-up zur Aufgabe gemacht, komplexe manuelle Arbeiten durch schlanke Automatisierung zu vereinfachen. Der Schwerpunkt liegt aktuell darauf, Roboter mit einem so hohen Maß an Geschicklichkeit auszustatten, dass diese auch verformbare Materialien handhaben können. Bisher galt dies in der Automatisierungsindustrie als unmöglich.

Roboter erhalten durch Physical AI neue Fähigkeiten

Verformbare Materialien wie Textilien, Säcke oder Kabel sind für herkömmliche Industrieroboter kaum händelbar. Denn wirft man beispielsweise ein T-Shirt in die Luft und lässt es auf den Boden fallen, so wird es niemals gleich fallen. Die Greifpunkte sind für Roboter schwierig zu erkennen, Säume nur schwer zu ertasten. Daher müssen sie mit einer neuen Fähigkeit, hier beispielsweise dem intuitiven Erkennen von Greifpunkten, ausgestattet werden. Exakt an dieser Stelle setzt die Physical-AI-Software von sewts an. Sie trägt den Namen "sewts.JUPITER" und versetzt Roboter in die Lage, mit der Unsicherheit, Unvollständigkeit und Unvorhersehbarkeit der realen Welt umzugehen. So lassen sich selbst Aufgaben bewältigen und automatisieren, die adaptive Intelligenz in sich verändernden Umgebungen erfordern sowie kontextunabhängig und nicht repetitiv sind.

KI wird mit synthetischen Daten trainiert

Mit sewts.JUPITER möchte das Münchner Start-up in der Endausbaustufe eine flexible Plug-and-play-Software-Plattform schaffen, die KI, Robotik und Materialsimulation kombiniert. Entstehen soll ein "Brain-in-a-Box", das beliebigen Robotern menschenähnliche Wahrnehmungs- und Greiffähigkeiten verleiht.

Anders als viele KI-Entwicklungsunternehmen setzt sewts für das Training seiner Physical AI auf synthetische Daten und Simulationen. Hintergrund ist die enorme Menge an Bildern, die notwendig ist, um die angestrebte Genauigkeit des Algorithmus zu realisieren.

Physical AI hat enormen Mehrwert für die Industrie

Ob humanoider Roboter, Cobot oder einfacher Industrieroboter: Der Einsatz von Computer Vision und KI-Algorithmen zur geschickten, menschenähnlichen Handhabung von verformbaren Materialien erweitert das Feld der möglichen Automatisierungsfälle um ein Vielfaches. Die Robotikindustrie ist hierdurch in der Lage, ihre bereits vorhandene, hochmoderne Agilität und Intelligenz noch weiter auszubauen.

Physical AI könnte schon bald die Produktion, Verarbeitung und Logistik von verformbaren Materialien wie Textilien weitreichend unterstützen und menschliche Arbeiter entlasten. Ebenso kann die Technologie dazu beitragen, den Arbeitskräftemangel in verschiedenen Branchen zu beheben und die Kosteneffizienz zu verbessern. Darüber hinaus ist der Ansatz besonders flexibel, wodurch sie sich auf einfache Weise an neue Anforderungen hinsichtlich der physischen Produktivitätswerkzeuge in verschiedenen Branchen anpassen lässt.

Denkbare Anwendungsfälle sind unter anderem die Folgenden:

• Montage von Gummiteilen
• Ernte und Verarbeitung von Lebensmitteln
• Nähen
• Abwicklung von Retouren (zum Beispiel im Textilbereich)
• Bügeln und Falten von Textilien
• Legen von Kabelbäumen
• Bearbeitung von Folien und Schaumstoffen

Großes Potenzial sieht sewts darüber hinaus im Bereich des Textilrecyclings. Denn derzeit wird nur ein Prozent der recycelten Kleidung zu neuen Kleidungsstücken verarbeitet. Dies hängt auch mit dem hohen Aufwand zusammen, den die Sortierung und Identifizierung sowie die Demontage von Elementen wie Knöpfen mit sich bringt. Mithilfe von Robotern, die mit geeigneten Sensoren und Physical AI ausgestattet sind, können solche Prozesse automatisiert und somit wirtschaftlicher abgewickelt werden. Hierdurch lassen sich Textilabfälle minimieren.