Das US-amerikanische Robotik-Startup Physical Intelligence hat ein neues KI-Modell vorgestellt, das Roboter in die Lage versetzen soll, Aufgaben eigenständig zu lösen, für die sie nie explizit trainiert wurden. Der Ansatz könnte die bisherige Logik industrieller Roboterprogrammierung grundlegend verschieben – weg von aufgabenspezifischen Modellen, hin zu generalistischen Systemen.
Google DeepMind hat mit Gemini Robotics-ER 1.6 ein spezialisiertes KI-Modell für den Einsatz in physischen Robotersystemen veröffentlicht. Das Modell ist auf sogenanntes “Enhanced Embodied Reasoning” ausgelegt – also die Fähigkeit von KI-Systemen, räumliches und physikalisches Denken in Echtzeit auf reale Umgebungen anzuwenden. Es richtet sich gezielt an Unternehmen, die Robotik in industriellen oder kommerziellen Prozessen einsetzen wollen.
Boston Dynamics und Google DeepMind haben eine Kooperation vorgestellt, die den Laufroboter Spot mit kontextueller Reasoning-Fähigkeit ausstattet. Grundlage ist Googles Gemini-Robotics-Modell, das den bislang weitgehend skriptgesteuerten Quadrupeden in die Lage versetzen soll, komplexe Situationen eigenständig zu interpretieren und zu bewerten.