Physical AI, also die Anwendung künstlicher Intelligenz in der physischen Welt durch autonome Fahrzeuge, Roboter, Drohnen und räumliches Computing, bildet eine der aufregendsten technologischen Herausforderungen unserer Zeit. Während sich bereits viele digitale Bereiche durch AI transformieren lassen, eröffnet die physische Realwelt mit ihren komplexen sensorischen und dynamischen Anforderungen ein erhebliches Innovationspotenzial. Doch trotz der enormen Möglichkeiten gibt es eine entscheidende Hürde: eine geeignete Dateninfrastruktur, die den riesigen und heterogenen Datenmengen von Physical AI gerecht wird. Ohne diese Infrastruktur drohen Fortschritte zu stagnieren und das enorme Potenzial zu verpuffen. Die physische Welt macht den Großteil der weltweiten Wirtschaftsleistung aus. Deshalb ist der Einsatz von AI in diesem Bereich nicht nur technologische Neugier, sondern ein ökonomisches Muss.
Doch Physical AI ist deshalb so komplex, weil sie Online- und Offline-Systeme miteinander verbinden muss. Online-Systeme sind jene, die direkt in Echtzeit auf Geräten wie Robotern laufen. Offline-Systeme hingegen verarbeiten und analysieren aufgezeichnete Daten in Rechenzentren, um Modelle zu trainieren, Algorithmen zu verbessern und Fehler zu erkennen. Diese Zweiteilung schafft eine zusätzliche Komplexität, die sich vor allem in der Art der Daten und in den Anforderungen an Verarbeitung und Visualisierung manifestiert. Traditionelle Werkzeuge der Robotik wie RViz waren überwiegend auf Online-Systeme und deren Visualisierung zugeschnitten. Sie bieten hervorragende Möglichkeiten, Sensordaten in Echtzeit darzustellen, scheitern aber oft an großen Datenmengen und komplexen Offline-Analysen.
Auf der anderen Seite sind moderne Data-Lake- und Lakehouse-Technologien exzellent für tabellarische Daten und große Machine-Learning-Anwendungen geeignet, handeln aber spatialer, zeitlich dynamischer und unstrukturierter Sensordaten nur unzureichend. Physical AI Daten setzen sich aus Video-Sequenzen, 3D-Punkwolken, Internet-of-Things-Sensorik und anderen Medien zusammen, die zeitlich asynchron in verschiedenen Frequenzen vorliegen. Eine isolierte Betrachtung oder Transformation dieser Daten in Tabellenform führt oft zu Informationsverlust, desorientiert Forscher und verlangsamt Innovation. Ein wesentliches Problem ist der Verlust semantischer Informationen nach der Konvertierung von Rohdaten in andere Formate. Wenn beispielsweise Sensordaten aus einem Roboterlog konvertiert werden, gehen Details wie der Kontext zeitlicher oder räumlicher Beziehungen oft verloren.
Dies wirkt sich negativ auf die Nachvollziehbarkeit und letztlich auf das Vertrauen in die durch ML-Modelle getroffenen Entscheidungen aus. Die ständige Notwendigkeit, Übersetzungscode zu schreiben, der die Daten in unterschiedlichen Formaten rekonstruiert und neu interpretiert, erhöht die Komplexität stark. Das frisst wertvolle Entwicklungszeit, verlangsamt die Iteration und erschwert Forschern, Probleme schnell zu erkennen und zu beheben. Hinzu kommt, dass zeitliches Alignment und räumliche Transformationen eine so zentrale Rolle spielen, dass sie in die Datenverarbeitungsschicht eingebettet sein müssen. Nur so können Forscher komplexe Zusammenhänge zwischen Sensoren, Kameras und Aktoren nachvollziehen, Fehler lokalisieren und Modelle präziser trainieren. Eine konsistente und zugleich flexible Datenmodellierung ist daher essenziell, um diese Operationen effizient durchführen zu können. Die typische Dateninfrastruktur für Physical AI muss hochgradig skalierbar und vielseitig sein.
Sie braucht die Fähigkeit, sowohl unstrukturierte Rohdaten aus diversen Quellen mit unterschiedlichen Abtastraten zu verarbeiten als auch strukturierte Datensätze zu verwalten, die für das Training von Modellen genutzt werden. Die Fähigkeit, diese verschiedenen Datenformate nicht nur zu speichern, sondern auch nahtlos abzufragen und zu visualisieren, kann entscheidend sein für Forschungserfolge und Produktqualität. Rerun, ein im Bereich Physical AI spezialisiertes Unternehmen, hat diese Herausforderungen erkannt und entwickelt seit zwei Jahren eine wegweisende Open-Source-Plattform, die genau diese Lücke schließt. Mit dem Ziel, eine einheitliche Datenmodellierung zu etablieren, ermöglicht Rerun das Logging, Visualisieren und Verarbeiten multimodaler Daten aus Online- und Offline-Systemen in einem konsistenten Framework. Das bietet nicht nur eine bessere Datenübersicht, sondern fördert schnelle Iterationen, da Forscher unmittelbar von Rohdaten zu Trainingsmustern springen können.
Diese Plattform adressiert speziell das Problem der inkompatiblen Speicherformate im Robotics-Bereich. Oft resultieren Aufzeichnungen von Sensoren in Message-orientierten Formaten wie MCAP, uLog oder rrd, die für hochfrequente, ungleichmäßig getaktete Daten gedacht sind. Offline-Systeme bevorzugen typischerweise Parquet oder Avro für tabellarische Daten. Die Umwandlung zwischen diesen weltfremden Formaten ist fehleranfällig und ineffizient. Rerrun setzt mit einem vielseitigen Query-Engine-Ansatz an, der beide Welten versteht und eine auf Physical AI zugeschnittene semantische Schicht bietet. Ein weiterer essenzieller Baustein ist die Visualisierung. In der komplexen Welt von Physical AI erlaubt sie es Forschern, Algorithmen, Sensordaten und Trainingsprozesse intuitiv zu analysieren und Fehlerquellen schnell zu identifizieren. Analog zur Bedeutung des Druckens für den Text ist Visualisierung für Physical AI Daten unverzichtbar geworden.
Dabei ist Offenheit wichtig: Abhängigkeiten von proprietären Tools bergen Risiken hinsichtlich Weiterentwicklung, Kompatibilität und Anpassbarkeit. Rerun hat daher konsequent auf eine Open-Source-Strategie gesetzt, um dieses Kernwerkzeug breit verfügbar zu machen. Der Fortschritt in Physical AI ist überdies eng mit der Entwicklung leistungsfähiger maschineller Lernmethoden verknüpft. Während klassisch Robotik viel Programmierarbeit für Online-Systeme erforderte, erlaubt Deep Learning moderne Systeme, die direkt aus Rohdaten wie Kamerabildern oder Radarsensoren Aktionen ableiten. Dies verschiebt die Komplexität maßgeblich in Offline-Datenpipelines, wo Trainingsdaten kuratiert, Modelle optimiert und Simulationen ausgeführt werden. Hier ist ein robustes Datenökosystem unabdingbar, das schnelle Rückkopplungsschleifen ermöglicht.
Die enorme Dynamik der Branche, verbunden mit der sich beschleunigenden Fortschrittskurve, verlangt daher nach einer Dateninfrastruktur, die schnell, flexibel und nutzerfreundlich ist. Forscher müssen in der Lage sein, Experimente rasch anzupassen, neue Ideen zu testen und Fehler früh zu entdecken. Das gelingt nur, wenn Observability nicht nur punktuell, sondern durchgängig vom Rohdatenlogging bis zur Modell- und Produktauslieferung gewährleistet ist. Die Investitionen, die Rerun jüngst durch eine 17-Millionen-Dollar-Seed-Finanzierungsrunde erhalten hat, unterstreichen das enorme Potenzial und wachsende Interesse an Lösungen für diese Datenproblematik. Führende Investoren und namhafte Persönlichkeiten tragen zu einer beschleunigten Produktentwicklung bei. Unternehmen wie Meta, Google, Hugging Face und Unitree nutzen bereits die Open-Source-Tools von Rerun, was die breite Akzeptanz und Relevanz dieses Ansatzes illustriert.
Mit einem konsistenten, physik- und AI-spezifischen Datenmodell, einer integrierten Visualisierung und Unterstützung diverse Speicherformate kann eine solche Infrastruktur die Barrieren für den Markteintritt neuer Physical AI Produkte wesentlich senken. Sie ermöglicht eine neue Generation von Robotern, autonomen Fahrzeugen, Drohnen und weiteren Geräten, die effizienter entwickelt, trainiert und eingesetzt werden können. Langfristig kann die Entwicklung einer solchen missing data infrastructure für Physical AI die Art und Weise revolutionieren, wie Maschinen mit unserer physischen Welt interagieren. Sie könnte eine schnellere Prototypentwicklung, intelligentere Robotiklösungen und nachhaltigere Automatisierung sicherstellen. Darüber hinaus wird sie eine Schlüsselrolle spielen, um Physische AI Produkte von der Luxusnische in den Massenmarkt zu bringen und damit großen wirtschaftlichen Mehrwert zu erschließen.
Insgesamt zeigt die Landschaft von Physical AI, dass technische Innovationen nicht alleine über Algorithmen und Modelle entscheiden. Die zugrundeliegende Dateninfrastruktur bildet das unsichtbare Rückgrat, das Forschung und industrielle Anwendungen erst möglich macht. Unternehmen, die dieses Fundament meistern, werden maßgeblich an der Gestaltung der Zukunft intelligenter physischer Systeme beteiligt sein. Rerun und ähnliche Initiativen setzen dabei neue Standards und tragen entscheidend dazu bei, die enorme Lücke im Bereich der Datenverarbeitung und -visualisierung zu schließen, um Physical AI von einer ambitionierten Vision in eine alltagstaugliche Realität zu verwandeln.
