ABB und NVIDIA veröffentlichen Whitepaper zu Physical AI

ABB Robotics und NVIDIA haben ein Whitepaper veröffentlicht, das die Auswirkungen von Physical AI auf hochpräzise Fertigungsprozesse beschreibt. Darin zeigen die Unternehmen einen Ansatz auf, mit dem sich die Einführung der Technologie beschleunigen lassen soll. Ziel ist es, Fertigungsunternehmen ein höheres Maß an Geschwindigkeit und Vielseitigkeit zu ermöglichen, wie aus der Mitteilung hervorgeht. „Mit dem Durchbruch generativer KI vollzieht sich ein Wandel von Robotern, die vordefinierte Aufgaben ausführen, hin zu autonomen, vielseitigen Robotern (AVR), die ihre Umgebung verstehen, sich in Echtzeit anpassen und kontinuierlich dazulernen“, betont Craig McDonnell, Leiter der Business Line Industries bei ABB Robotics.

Weiter erklärt McDonnell: „Physical AI verändert grundlegend die Einsatzmöglichkeiten von Robotern und den Mehrwert, den sie schaffen. Ein entscheidender Durchbruch ist es, die Lücke zwischen digitalen Robotik-Zwillingen, die mit synthetischen Daten trainiert wurden, und ihren realen Gegenstücken zu schließen. Das volle Potenzial autonomer und vielseitiger Robotik lässt sich dabei nur erschließen, wenn hochrealistische digitale Zwillinge Teil eines skalierbaren industriellen Entwicklungsprozesses sind.“

Auch NVIDIA sieht in Physical AI einen grundlegenden Entwicklungsschritt. „Physical AI verändert grundlegend die Art und Weise, wie intelligente Systeme für die reale Welt entwickelt und eingesetzt werden“, so Deepu Talla, Vice President Robotics and Edge AI bei NVIDIA. „Durch die Kombination von Simulation, synthetischen Daten, beschleunigter Rechenleistung und KI-Modellen können Hersteller deutlich mehr Szenarien analysieren, Grenzfälle frühzeitig erkennen und Innovationen schneller zur Einsatzreife bringen. Die eigentliche Chance liegt nicht allein in besseren Modellen, sondern in einem kontinuierlichen Lernkreislauf zwischen der digitalen und der physischen Welt.“

Was beschreibt das Whitepaper?

Das gemeinsam mit AsiaInfo, Deloitte und SKAI Intelligence erstellte Whitepaper stellt einen Digital-First-Ansatz im Engineering vor. Risiken bei Vision-Anwendungen sollen bereits während der Entwicklung bewertet werden. Dazu kommen digitale Zwillinge, aufgabenspezifische synthetische Daten sowie KI-basierte Validierung noch vor der realen Inbetriebnahme zum Einsatz.

Dadurch lassen sich mögliche Probleme frühzeitig erkennen und beheben. Gleichzeitig entstehen nachvollziehbare, wiederverwendbare und validierbare Engineering-Bausteine. Betriebsdaten aus realen Anwendungen fließen kontinuierlich in das digitale Modell zurück und bilden einen geschlossenen Optimierungskreislauf.

Sustainability Robotics: Neue Disziplin für Nachhaltigkeit

Ein internationales Forschungsteam unter Leitung der Empa hat ein Manifest für das neue Forschungsgebiet Sustainability Robotics veröffentlicht. Ziel ist es, Robotik an ökologischer, gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Nachhaltigkeit auszurichten. Drei Leitprinzipien sowie konkrete Forschung sollen den Ansatz in die Praxis überführen.

Redaktion Automation NEXT

So unterstützt die Physical AI Toolchain die Einführung

ABB Robotics entwickelt dafür eine „Physical AI Toolchain“. Sie soll Unternehmen einen durchgängigen Weg zur Einführung von Physical AI eröffnen. Roboter werden dabei nicht ausschließlich programmiert, sondern über einen kontinuierlichen Lernprozess trainiert. Dieser kombiniert Simulationsdaten, synthetische Daten und reale Betriebsdaten. Nach Angaben des Unternehmens verbindet das offene KI-Ökosystem das industrielle Know-how von ABB Robotics mit geeigneten Datenquellen und KI-Modellen. Ziel sind hohe Präzision, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit im industriellen Umfeld.

Das Whitepaper beschreibt außerdem, warum Risiken rund um Vision-Systeme möglichst früh im digitalen Engineering-Prozess berücksichtigt werden sollten. Referenzarchitekturen, KI-Validierung, roboterspezifische Verifikation und kontinuierliche Feedback-Prozesse sollen die Einführung KI-gestützter Automatisierungslösungen im industriellen Maßstab beschleunigen.

Welche Rolle spielt die Partnerschaft von ABB und NVIDIA?

Die Veröffentlichung baut auf der strategischen Partnerschaft von ABB Robotics und NVIDIA auf, die im März 2026 bekannt gegeben wurde. Ein erstes Ergebnis ist RobotStudio HyperReality. Die Lösung verbindet die Offline-Programmier- und Simulationsplattform RobotStudio mit den physikalisch präzisen Simulationsfunktionen der NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken. Damit soll die „Sim-to-Real“-Lücke zwischen virtueller Entwicklung und realer Anwendung geschlossen werden. Hersteller können Physical-AI-basierte Roboteranwendungen dadurch schneller entwickeln, testen und in Betrieb nehmen.

Nach erfolgreichen Pilotprojekten bei ausgewählten Kunden soll die Lösung in der zweiten Jahreshälfte 2026 der weltweiten Community von mehr als 60.000 RobotStudio-Anwenderinnen und -Anwendern zur Verfügung stehen, wie das Unternehmen mitteilt.