Wie intelligentere Datenbanken Robotern ermöglichen, in Echtzeit zu reagieren

Wichtige Punkte

• TimescaleDB, eine Zeitreihendatenbank, die auf der weit verbreiteten Postgres-Datenbanksoftware aufgebaut ist, erweitert Postgres um die Verarbeitung schnell beweglicher Industriedaten ohne Bedarf für ein separates System.
• Doug Pagnutti, Industrial Developer Advocate bei Tiger Data, verbrachte über 12 Jahre in der Öl-, Gas- und Fertigungsautomation, bevor er sich der Industriesoftware zuwandte.
• Eine neue Folge des Podcasts The Robot Report, Episode 254, untersucht, wie Zeitreihendatenbanken Robotik und industrielle KI-Anwendungen verbessern.
• Das britische Humanoid-Robotik-Unternehmen Humanoid sicherte sich 152 Millionen Dollar in einer Serie-A-Finanzierungsrunde, während Vicarious Surgical offiziell ankündigte, dass es abgewickelt wird.
• Unitree, das chinesische Robotik-Unternehmen, sagt, dass ein „GPT-Moment" für Roboter, ein plötzlicher Sprung in der allgemeinen Leistungsfähigkeit ähnlich dem bei KI-Chatbots, noch Jahre entfernt ist.

Jede Maschine auf der Fabrikfläche produziert einen Strom von Messwerten: Temperaturen, Drücke, Motorgeschwindigkeiten, Fehlercodes. Diese Messwerte sind mit dem genauen Zeitpunkt ihres Auftretens versehen. Die Verwaltung dieser Flut winziger, zeitgestempelter Datenpunkte ist ein anderes Problem als die Speicherung von Kundendatensätzen oder Produktkatalogen, und gewöhnliche Datenbanken waren niemals dafür ausgelegt.

Diese Lücke ist das Thema von Episode 254 des Podcasts The Robot Report.

Was ist eine Zeitreihendatenbank und warum ist sie für Roboter relevant?

Eine Zeitreihendatenbank speichert Informationen in strikter zeitlicher Reihenfolge und ermöglicht es, schnell Fragen wie „Was ist in den letzten 30 Sekunden passiert" oder „Zeige mir jeden Druckspitzenwert aus der vergangenen Woche" zu beantworten. Standarddatenbanken können diese Fragen beantworten, aber sie werden mit wachsenden Daten deutlich langsamer.

Gast Doug Pagnutti, Industrial Developer Advocate bei Tiger Data, kennt diese Verlangsamung aus erster Hand. Bevor er in die Softwareentwicklung wechselte, verbrachte er über 12 Jahre mit der Arbeit an speicherprogrammierbaren Steuerungen (Programmable Logic Controllers, die kleinen Computer, die Fabrikmaschinen steuern), Industrierobotern und SCADA-Systemen (Supervisory Control and Data Acquisition Systems, die große Industrieprozesse überwachen und kontrollieren). Er arbeitete später bei Dell EMC und VTScada, bevor er zu Tiger Data kam.

Tiger Data entwickelt TimescaleDB, das auf Postgres aufsetzt, der beliebten Open-Source-Datenbank, die Millionen von Entwicklern bereits nutzen. Die Idee besteht darin, Zeitreihenfunktionen, spaltenorientierte Speicherung (eine Methode zur Datenorganisation, die bestimmte Abfragen dramatisch beschleunigt) und automatische Datenpartitionierung (Aufteilung großer Datasets in verwaltbare Teile) hinzuzufügen, ohne Teams zu zwingen, ein völlig neues System zu erlernen oder ihre Daten anderswohin zu verschieben.

Pagnutti diskutiert, wie Fabriken und Robotik-Teams diese Datenbanken mit physischen Sensoren verbinden, wie sie Daten in großem Maßstab verwalten, und wie dieselbe Einrichtung in der Cloud oder auf lokaler Edge-Hardware neben den Maschinen selbst laufen kann.

Was kam sonst noch in dieser Folge zur Sprache?

Das News-Segment des Podcasts behandelte drei bemerkenswerte Geschichten für alle, die die Robotik-Branche verfolgen.

Das chinesische Robotik-Unternehmen Unitree sagte gegenüber Nikkei, dass ein „GPT-Moment" für Roboter, ein plötzlicher breiter Leistungssprung, noch Jahre entfernt ist. Dies ist eine bemerkenswert vorsichtige Einschätzung eines Unternehmens, das Humanoid- und Quadruped-Roboter baut und verkauft.

Vicarious Surgical, das US-Robotik-Unternehmen für chirurgische Eingriffe, kündigte offiziell an, dass es abgewickelt wird. Das Unternehmen hatte Aufmerksamkeit für seinen Ansatz zur minimalinvasiven Chirurgie erregt.

Auf einer positiveren Note schloss das britische Unternehmen Humanoid eine Serie-A-Runde über 152 Millionen Dollar ab, eine der größeren frühen Investitionen in Humanoid-Robotik, die in letzter Zeit zu beobachten ist.

Häufig gestellte Fragen

Beeinflusst dies Patienten oder medizinische Roboter?

Nicht direkt in dieser Folge, aber die Datenherausforderung ist in der medizinischen Robotik identisch: Chirurgische und Rehabilitationsroboter produzieren ebenfalls dichte Ströme zeitgestempelter Sensormessungen, die schnelle, zuverlässige Speicherung benötigen. Die hier diskutierten Datenbankansätze gelten über das gesamte Feld hinweg.

Muss ich Datenbanken verstehen, um dieser Folge zu folgen?

Nein. Das Gespräch richtet sich an Ingenieure, die bereits mit Industriesystemen arbeiten, aber die Kernidee ist einfach: Während Maschinen intelligenter und stärker vernetzt werden, muss die Software, die ihre Daten speichert, mit diesem Tempo Schritt halten.