Über 200 Roboterhersteller, eine große Frage: Sind Humanoide wirklich einsatzbereit?
Ein neuer Branchenbericht durchleuchtet die Begeisterung um Humanoidroboter und fragt, was heute funktioniert, was noch Jahre entfernt ist, und was das für Arbeiter in Fabriken und Lagern bedeutet.
Wichtigste Punkte
- Nach einem neuen Bericht von The Robot Report sind weltweit über 200 verifizierte Humanoidroboterunternehmen aktiv.
- Semi-humanoide und nicht-humanoide Roboter, die sich bewegen und Gegenstände greifen können, arbeiten bereits in echten Fabriken und Lagern.
- Noch ungelöste Ingenieurprobleme sind Batterielaufzeit, erschwingliche Rundum-Sensorik und das Trainieren von Robotern für neue Aufgaben in großem Maßstab.
- Ein Unternehmen namens Brightpick kombiniert eine mobile Roboterbasis mit einem Greifarm für Lageraufgaben. Sein CEO sagt, dass spezialisierte Roboter bei den meisten Aufgaben immer noch Universalroboter schlagen.
- Forscher und Unternehmen experimentieren damit, Aufgaben aus der Ich-Perspektive aufzuzeichnen, um reichhaltigere Trainingsdaten für Roboter-KI zu generieren.
Humanoidroboter – Maschinen mit Torso, zwei Armen und zwei Beinen, um sich durch menschliche Räume zu bewegen – haben im vergangenen Jahr Milliarden Dollar an Investitionen angezogen. Schlagzeilen folgten jeder Enthüllung. Aber ein von The Robot Report veröffentlichter Bericht stellt die schwierigere Frage: Welche dieser Maschinen können tatsächlich eine Aufgabe heute erfüllen?
Die kurze Antwort lautet: Die meisten Humanoiden befinden sich noch in Tests oder Entwicklung. Die Roboter, die jetzt stillschweigend auf Fabrikgelände ankommen, sehen überhaupt nicht wie Science-Fiction aus. Es sind kastenförmige, rädrige Plattformen mit ein oder zwei angeschraubten Armen, konzipiert für eine zuverlässig ausgeführte Aufgabe und nicht dafür, menschlich auszusehen.
Welche Probleme versuchen Ingenieure noch zu lösen?
Drei Herausforderungen tauchen immer wieder auf. Erstens Energieversorgung: Ein Roboter, dessen Akku nach zwei Stunden leer ist, ist für eine Lagerschicht nutzlos. Zweitens Wahrnehmung, gemeint sind die Kameras und Sensoren, die einem Roboter ermöglichen, seine Umgebung zu verstehen. Ein vollständiges 360-Grad-Bewusstsein ist möglich, aber teuer, und die Kostensenkung ist ein aktives Forschungsgebiet. Drittens Fertigkeitstraining: Einen Roboter beizubringen, ein neues Objekt oder eine neue Aufgabe zu bewältigen, erfordert immer noch viel mehr Zeit und Daten als jemand haben möchte.
Der Chip-Hersteller Lattice Semiconductor hebt in einem für Hardware-Entwickler bestimmten Abschnitt des Berichts ein viertes Anliegen hervor, das speziell für Roboter gilt, die in der Nähe der Öffentlichkeit arbeiten: Sicherheit. Ein Humanoid in einer Hotellobby oder einem Krankenhausflur ist ein potenzielles Ziel für Manipulationen, und der Bericht empfiehlt, Sicherheitsprüfungen von Anfang an in die Hardware einzubauen, anstatt sie später zu flicken.
Was bedeutet das für Arbeiter?
Derzeit bewältigen die meisten dieser Maschinen repetitive Pick-and-Place-Aufgaben in Lagern – die Art von Arbeit, die körperlich anstrengend ist und oft zu Verletzungen führt. Jan Zizka, Geschäftsführer des Mobilroboter-Unternehmens Brightpick, argumentiert in dem Bericht, dass ein für eine Aufgabe ausgelegter Roboter einen Universalhumanoid noch Jahre lang übertreffen wird. Das ist eine aussagekräftige Behauptung für jeden, der sich fragt, ob ein Lagerroboter ein ganzes Team ersetzen wird oder nur die schwerste, langweiligste Arbeit der Schicht übernimmt.
Der Bericht behandelt auch Palm Garden AI, das Humanoidroboter für Gastgewerbe und therapeutische Pflege ausbildet – Orte, wo Art und Weise, wie sich ein Roboter bewegt und spricht, genauso wichtig ist wie die Fähigkeit, ein Tablett zu tragen. Das Unternehmen entwickelt das, was es einen „Coherence Guard" nennt – eine Softwareschicht, die das soziale Verhalten eines Roboters vorhersehbar und angemessen halten soll.
Für das Fertigkeitstraining sammelt ein Unternehmen namens Unidata Video- und Sensordaten aus der Ich-Perspektive – im Wesentlichen Aufgaben durch die eigenen Augen des Roboters aufgezeichnet – um bessere KI-Trainingssätze zu erstellen.
Was kommt als Nächstes?
Das ehrliche Bild ist inkrementell. Spezialisierte Mobilroboter haben sich bereits ihren Platz in der Logistik verdient. Echte Humanoide, die zwischen Aufgaben wechseln können wie ein menschlicher Arbeiter, sind noch in Arbeit. Die für den Bericht befragten Branchenexperten ziehen einen Vergleich zu den Anfängen der Automobilherstellung: enormes Potenzial, aber der Weg vom Prototyp zur zuverlässigen Produktionslinie dauerte Jahrzehnte, nicht Monate.
