Ein Durchbruch auf dem Gebiet der Robotik.

Der Roboterarm lernt mithilfe seines Gehirns, automatisch Kaffee zuzubereiten. Foto: Physical Intelligence .

Im Bereich der Robotik hat es gerade einen bedeutenden Fortschritt gegeben, als Physical Intelligence, ein in San Francisco ansässiges Technologie-Startup, ein neues künstliches Intelligenzmodell namens "π0.7" ankündigte.

Der größte Unterschied dieses Modells liegt in seiner Fähigkeit zur „Generalisierung durch Kombination“. Das bedeutet, dass der Roboter nicht mehr nur mechanisch wiederholt, was ihm beigebracht wurde, sondern nun selbstständig denken und neue Situationen lösen kann.

In Praxistests erzielten die Forscher überraschende Ergebnisse. Besonders bemerkenswert war, dass ein Roboterarm, der nie für die Bedienung einer Heißluftfritteuse trainiert worden war, selbstständig Süßkartoffeln backen konnte.

Dieser Roboter hat selbstständig herausgefunden, wie man den Deckel öffnet, Futter einfüllt und das Gerät präzise bedient. Diese Fähigkeit ähnelt der Art und Weise, wie große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 komplexe Fragen auf Basis erlernten Wissens verarbeiten können.

Physical Intelligence strebt eine Kapitalerhöhung von 1 Milliarde US-Dollar bei einer Unternehmensbewertung von 11 Milliarden US-Dollar an. Foto: Physical Intelligence.

„Es war ein überraschender Moment für uns zu sehen, wie das Modell Fähigkeiten auf diese Weise kombinieren konnte“, sagte Lucy Shi, KI-Forscherin bei Physical Intelligence.

Sie betonte, dass die Fähigkeit, spontan neue Verhaltensweisen ohne spezifische Beispieldaten zu entwickeln, der Schlüssel dafür sei, dass sich Roboter an eine sich ständig verändernde reale Welt anpassen können.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil von π0,7 ist seine Flexibilität auf verschiedenen Hardwareplattformen. Das Modell kann Erkenntnisse von einem Roboterarmtyp effektiv auf einen anderen mit abweichender physikalischer Struktur übertragen. Der Roboter kann seinen Greifwinkel sogar automatisch und ohne menschliches Eingreifen an die Eigenschaften des neuen Geräts anpassen.

„Wir haben festgestellt, dass das Modell Strategien, die von einem Roboter gelernt wurden, auf einen anderen Roboter mit völlig anderer Form anwenden kann“, erklärte Lucy Shi weiter mit Blick auf die Fähigkeit, Wissen zwischen verschiedenen Produktionslinien auszutauschen.

Das neue Modell hat in puncto Leistung beeindruckende Ergebnisse erzielt. Bei bestimmten Aufgaben erreichte π0.7 eine Erfolgsquote von rund 85,6 %. Dieser Wert liegt sehr nahe an den 90,9 %, die professionelle Roboterbediener mit hunderten Stunden Erfahrung erzielen. Diese Leistung eröffnet Perspektiven für die schnellere Integration von Mehrzweckrobotern in den Alltag.

Das Training ist jetzt einfacher, da die Benutzer das Verhalten des Roboters über natürlichsprachliche Befehle anpassen können, anstatt wie zuvor Tausende von Stunden Videodaten laden zu müssen.

Dieser Durchbruch liegt nicht nur in der Technologie, sondern auch im großen Interesse globaler Investoren. Dank der Unterstützung von Jeff Bezos, OpenAI und Thrive Capital wird Physical Intelligence nun mit 2 Milliarden US-Dollar bewertet.

Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, ein einheitliches „Gehirn“ zu entwickeln, das alle Arten von Robotern steuern und jede beliebige physische Aufgabe in der realen Welt ausführen kann. Dies gilt als bedeutender Durchbruch, der künstliche Intelligenz über Computerbildschirme hinausführt und den Menschen bei komplexen Aufgaben tatsächlich unterstützt.