Die Entwicklung autonomer Roboter hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Besonders spannend ist die Entwicklung von Allzweckrobotern, die nicht nur einzelne, klar definierte Aufgaben erfüllen, sondern in sehr unterschiedlichen Umgebungen und mit unterschiedlichen Arten von Zielobjekten agieren können. Ein Vorreiter in diesem Bereich ist das Unternehmen Generalist, das sich der Aufgabe verschrieben hat, general-purpose Roboter zu entwickeln, welche durch künstliche Intelligenz eine herausragende sensorimotorische Fähigkeit erhalten. Diese Roboter zeichnen sich durch ihre bemerkenswerte Vielseitigkeit, Präzision und Anpassungsfähigkeit aus und eröffnen neue Möglichkeiten in Industrie, Logistik, Haushalt und vielen weiteren Anwendungsfeldern. Generalist verfolgt bei seiner Entwicklung einen innovativen Ansatz: Statt einzelne spezialisierte Steuerungsmodelle für verschiedene Aufgabentypen zu trainieren, werden allgemein einsetzbare End-to-End KI-Modelle eingesetzt, die visuelle und sensorische Daten direkt in präzise Steuerbefehle für die Roboterarme umwandeln.
Diese Modelle steuern die Geräte mit einer Frequenz von bis zu 100 Hz und ermöglichen so reaktive, flüssige und exakte Manipulationen verschiedenster Objekte. Die Technologien basieren auf ausgefeilten tiefen neuronalen Netzwerken, die verschiedene Parameter der Bewegung, Kraftanwendung und Timing dynamisch anpassen – vergleichbar mit der Geschicklichkeit menschlicher Hände. Die so entstandenen Roboter können sehr komplexe, mehrstufige Aufgaben autonom durchführen. Ein Beispiel sind Tätigkeiten, die feinmotorische Fähigkeiten erfordern, wie das Biegen flexibler Materialien oder das präzise Herstellen von Verbindungen. Auch Konfigurationen, die Koordination von zwei Händen erfordern – bi-manuale Operationen genannt – werden gemeistert, um beispielsweise Lego-Strukturen zu zerlegen und in farblich sortierte Behälter zu werfen oder lange, flexible Gegenstände wie Fahrradketten korrekt zu falten und zu verstauen.
Dabei bewahren die Systeme selbst bei Belastungen durch äußere Störungen oder wechselnde Umgebungsbedingungen ihre Zuverlässigkeit und Genauigkeit. Ein weiterer entscheidender Vorteil liegt in der Fähigkeit zur Generalisierung. Die KI-Modelle können auf unterschiedlichen Robotertypen mit verschiedenen Freiheitsgraden arbeiten, wie dem 7-DoF Flexiv Rizon 4 oder dem 6-DoF UR5. Bemerkenswert ist, dass viele der ausgeführten Aufgaben von Modellen bewältigt werden, die nie zuvor auf der jeweiligen Hardware oder im spezifischen Umfeld trainiert wurden. Das verdeutlicht das robuste Transferlernen und die breite Einsetzbarkeit der Systeme.
Die einzelnen Aufgaben, die in Demonstrationen präsentiert werden, zeigen eindrucksvoll, wie vielseitig die robotischen Fähigkeiten bereits sind. Eine Aufgabe verlangt beispielsweise, dünne und kleine Teile wie Schrauben oder Unterlegscheiben aus unübersichtlichem Durcheinander zu greifen, zielgenau zu sortieren und orientiert in Fächer abzulegen. Hier zeigt sich die Schnelligkeit und Präzision des Systems, während gleichzeitig die physikalischen Grenzen durch Drehmoment und Kraft berücksichtigt werden. Eine andere herausfordernde Aufgabe beschäftigt sich mit dem effizienten Verpacken eines Fahrradschlosses in eine Klappbox. Diese Tätigkeit verbindet das Handling deformierbarer und artikulierter Objekte mit der Anforderung, eine komplexe, mehrstufige Aktion präzise durchzuführen und dabei Störungen während der Durchführung intelligent zu kompensieren.
Insbesondere beim Schließen der Box wird deutliche feinmotorische Präzision benötigt, da die Laschen auf beiden Seiten auf Millimeter genau übereinander gelegt werden müssen. Fehler in der Kraftanwendung können die Kiste zerstören, weshalb das Zusammenspiel von sensorischer Wahrnehmung und Aktorsteuerung hier essenziell ist. Auch die Fähigkeit, Schrauben in eine Glasvorratsdose zurückzulegen, fordert komplexes Verhalten. Die Maschine nutzt bei Bedarf Hilfsmittel wie eine magnetische Halterung oder formt selbstständig eine Trichterform aus Papier, um die Befüllung zu erleichtern. Solch eine Aufgabe verlangt von der KI präzise Koordination der beiden Arme, Feingefühl beim Umgang mit Objekten sowie ein Verständnis verschiedener Manipulationsstrategien – von Schaben bis Greifen.
Ein besonders dynamisches Anwendungsbeispiel stellt das Zerlegen von Lego-Steinen dar. Die Aufgabe beinhaltet das sichere Abreißen und Sortieren der bunten Bausteine, wobei mehrere Griffe und Umgreifen erforderlich sind. Dabei muss die Kraft dosiert und kontrolliert eingesetzt werden, um die Teile nicht zu beschädigen. Nach dem Sortieren folgt sogar das Werfen der Steine in farblich zugehörige Behälter. Diese schnelle Bewegung erfordert eine hohe Reaktionsfähigkeit und eine präzise Steuerung, da falsche Würfe den Prozess verlangsamen oder zum Scheitern bringen könnten.
Generalist zeigt mit diesen Beispielen nicht nur die Machbarkeit hochentwickelter autonomer robotischer Systeme, sondern auch das Potenzial für vielfältige künftige Anwendungen. Die Kombination aus robustem visuellen Wahrnehmen, intelligentem motorischem Handeln und adaptiver Steuerung eröffnet Anwendungsfelder, die von der Kleinserienfertigung, über die Automatisierung komplexer Montageschritte, bis hin zur flexiblen Assistenz im häuslichen Umfeld reichen können. Die Technologie bietet nicht nur Effizienz- und Produktivitätssteigerungen, sondern auch eine erhebliche Entlastung für menschliche Arbeitnehmende bei monotonen oder körperlich belastenden Tätigkeiten. Von technischer Seite bleibt die Herausforderung, diese vielversprechenden KI-Modelle weiter zu verfeinern und die Hardware so auszulegen, dass sie noch flexibler, sicherer und energiebewusster arbeitet. Auch die Skalierung der Systeme für eine großflächige industrielle Nutzung gehört zu den Zielsetzungen.
Die Fähigkeit, Modelle einfach auf neue Umgebungen, Aufgabentypen oder gar unterschiedliche Robotermannschaften zu übertragen, bleibt ein kritischer Erfolgsfaktor. Generalist ist ein Beispiel für State-of-the-Art Forschung, die genau an diesen Grenzen arbeitet. Zusammenfassend ist klar, dass general-purpose Roboter mit hochentwickelter sensorimotorischer Geschicklichkeit die Art und Weise, wie wir mit Maschinen arbeiten, revolutionieren werden. Sie ermöglichen es, unterschiedlichste Aufgaben mit einem einzigen, flexiblen System zu bewältigen und dabei eine Autonomie zu erreichen, die bisher nur in der menschlichen Handlungsfähigkeit zu finden war. Die Fortschritte von Generalist verdeutlichen, dass wir bereits heute die technologische Schwelle überschreiten, an der autonome Roboter von der Vision zur Realität werden und alltagsnah einsetzbar sind.
Mit den bevorstehenden Innovationen wirken generalistische Roboter nicht nur als Werkzeug, sondern als echte Partner in unterschiedlichsten Szenarien. Ihre Fähigkeit, flexibel, präzise, schnell und robust auf neue Herausforderungen zu reagieren, lässt erahnen, welche Rolle sie zukünftig in Industrie, Forschung und privatem Alltag einnehmen werden. Das Potenzial, das sich aus dieser Entwicklung ergibt, wird neue Geschäftsmodelle ermöglichen, nachhaltige Fertigungskonzepte unterstützen und die Interaktion zwischen Mensch und Maschine grundlegend verändern.
