Roboter, die ihre Umgebung erkennen, aus Erfahrungen lernen und auf Sprache reagieren: Physical AI verbindet Künstliche Intelligenz mit der realen Welt. FUSE-AI arbeitet mit dem Forschungs- und Entwicklungsprojekt KIROS daran, diese Möglichkeiten für das Gesundheitswesen nutzbar zu machen.
Einen Gegenstand erkennen, danach greifen und ihn am richtigen Ort ablegen: Für Menschen ist das häufig selbstverständlich. Für einen Roboter steckt dahinter eine anspruchsvolle Aufgabe. Er muss Entfernungen einschätzen, Bewegungen koordinieren und mit Veränderungen umgehen können. Genau hier setzt Physical AI an. Sie verbindet Wahrnehmung, Lernen und Handeln in Maschinen, die mit ihrer physischen Umgebung interagieren.
Ein Zukunftsfeld mit wirtschaftlichem Potenzial
Wie groß die Erwartungen sind, zeigt der Technology Report 2026 von Bain & Company. Die Unternehmensberatung beziffert das mögliche Umsatzpotenzial von Physical AI auf 900 Milliarden US-Dollar. Dieser Einschätzung liegt unter anderem die Annahme zugrunde, dass sich Forschungs-, Entwicklungs- und Fertigungskosten in ausgewählten Branchen um zehn Prozent reduzieren lassen. Zu den betrachteten Bereichen zählen Automobilindustrie, Elektronik, Halbleiter sowie Luft- und Raumfahrt und Verteidigung. Simulationen, digitale Zwillinge und lernfähige Roboter sollen dazu beitragen, Entwicklungen zu beschleunigen und Abläufe zu verbessern.
Nvidia-Chef Jensen Huang beschreibt die Entwicklung im Handelsblatt-Interview treffend: „Das ist die nächste Revolution, wenn KI mit Mechatronik verschmilzt.“
KIROS: Lernfähige Robotik für das Gesundheitswesen
Mit KIROS erforschen und entwickeln wir bei FUSE-AI und der Helmut Schmidt Universität KI-gestützte kollaborative Robotersysteme für das Gesundheitswesen. Diese sogenannten Cobots sollen Menschen künftig bei Aufgaben unterstützen, etwa im Labor oder im Medikamentenmanagement.
Dafür verbindet KIROS verschiedene Technologien: Tiefenkameras helfen, Objekte zu erkennen. Sprachverarbeitung soll eine intuitive Bedienung ermöglichen. Durch Reinforcement Learning lernen Robotersysteme anhand von Rückmeldungen, welche Handlungen zum gewünschten Ergebnis führen. Ziel sind anpassungsfähige Systeme, die sich praxisnah in klinische Arbeitsprozesse integrieren lassen.
Virtuell erproben, bevor der Roboter handelt
Ein zentraler Bestandteil von KIROS ist die Simulation. Erlernte Handlungsabläufe werden zunächst in einer virtuellen Umgebung getestet und visualisiert, bevor sie am realen Roboter ausgeführt werden. Dabei stehen die sichere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine sowie die Anforderungen des Gesundheitswesens im Mittelpunkt unserer Entwicklungsarbeit. FUSE-AI ist nach ISO Norm 13485 zertifiziert.
Unsere Zielsetzung: Robotik soll Beschäftigte bei wiederkehrenden Aufgaben entlasten und sich an die Anforderungen ihres Arbeitsumfelds anpassen können. Mit KIROS arbeiten wir daran, diese Perspektive Schritt für Schritt in praxistaugliche Lösungen zu übersetzen.
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