DAS SIGNAL AUS DER FORSCHUNG
Planen, handeln und Rückmeldung verbinden.
Google DeepMind unterscheidet bei Gemini Robotics 2 zwischen räumlichem Schlussfolgern und Planung, der Umsetzung von Bild und Sprache in Bewegungen sowie einer lokalen Modellvariante. Physical Intelligence untersucht mit π0.7, wie sich erlernte Fähigkeiten für neue Aufgaben kombinieren lassen. Beide Veröffentlichungen zeigen Forschungsfortschritte unter den jeweils beschriebenen Versuchsbedingungen.
Für uns ist die Verbindung zur Agentenentwicklung besonders interessant: Eine Anweisung wird in Schritte übersetzt, das Ergebnis beobachtet und der Plan angepasst. In der physischen Welt kommen Kräfte, Verzögerungen und räumliche Grenzen hinzu. Diese Anforderungen lassen sich nicht allein durch bessere Formulierungen lösen.
Ein möglicher Prüfauftrag.
Ein Greifer soll ein bekanntes Teil in eine Ablage legen. Ein begrenzter Versuch würde Variationen bei Position, Licht und Material untersuchen und jeden Eingriff protokollieren. Die entscheidende Frage lautet: Unter welchen klar beschriebenen Bedingungen gelingt die Aufgabe wiederholt?
Was dabei offen bleibt.
Ein gelungenes Demonstrationsvideo ist keine Abnahme für eine Fertigung. Tests müssen auch Fehlgriffe, unbekannte Objekte, Unterbrechungen und das sichere Anhalten umfassen. Hardware, Steuerung und Betrieb müssen gemeinsam bewertet werden.
Drei Fragen vor dem nächsten Schritt.
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Wie eng ist die Aufgabe und wie variabel die Umgebung?
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Welche Situationen erkennt das System als nicht beherrschbar?
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Wie sehen Abbruch, menschlicher Eingriff und Wiederanlauf aus?
Die Verbindung zu KAAY.
Wir beobachten Embodied AI als Entwicklungshorizont. Robotik-Hardware, Anlagenabnahme und autonome Produktionssteuerung gehören nicht zu den auf dieser Website zugesagten Standardleistungen.
