Robotik-Partnerschaft zielt auf skalierbare Physical-AI

NEURA Robotics und Qualcomm Technologies haben eine langfristige strategische Zusammenarbeit angekündigt, um Robotik- und Physical-AI-Plattformen der nächsten Generation zu entwickeln. Die Partnerschaft vereint Qualcomms Expertise in Edge-KI-Prozessoren, Konnektivität und Robotik-Computing mit NEURAs Robotik-Hardwareplattformen und embodied-AI-Software, um den Einsatz intelligenter Roboter in realen Umgebungen zu beschleunigen.

Gehirn- und Steuerungsarchitektur für Roboter
Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf die Entwicklung von Referenzarchitekturen, die als „Brain + Nervous System“-Plattformen beschrieben werden. Diese Architekturen kombinieren hochentwickelte KI-Funktionen – etwa Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Planung – mit deterministischen Steuerungssystemen mit geringer Latenz, die für robotische Bewegung und Interaktion erforderlich sind.

Qualcomms Robotik-Prozessoren, darunter die Dragonwing-IQ10-Serie, werden die KI-Rechenschicht sowie die Konnektivitätsplattform bereitstellen. Diese Prozessoren sind darauf ausgelegt, heterogene Edge-Computing-Workloads und KI-Inferenzaufgaben direkt auf dem Roboter zu unterstützen.

NEURA wird Robotik-Hardwareplattformen sowie seinen embodied-AI-Software-Stack beitragen, der es Robotern ermöglicht, Umgebungsdaten zu interpretieren und KI-Entscheidungen in koordinierte physische Bewegungen umzusetzen.

Mixed-Criticality-Systeme für Physical AI
Die Zusammenarbeit adressiert die technische Herausforderung, KI-Workloads mit sicherheitskritischen robotischen Steuerungssystemen zu kombinieren. Roboter, die in menschlichen Umgebungen eingesetzt werden, müssen Sensordaten verarbeiten, KI-basierte Schlussfolgerungen ausführen und gleichzeitig eine deterministische Motorsteuerung aufrechterhalten.

Um dies zu ermöglichen, planen die Unternehmen die Integration von Mixed-Criticality-Architekturen, bei denen Echtzeit-Steuerungsfunktionen parallel zu KI-Inferenz-Workloads ausgeführt werden. Qualcomms Edge-Computing-Plattformen übernehmen die hochleistungsfähige KI-Verarbeitung und gewährleisten gleichzeitig deterministisches Verhalten für zeitkritische robotische Aktionen.

Die Systemarchitektur wird zudem Machine-Learning-Operations-Pipelines sowie einen Daten-Feedback-Mechanismus integrieren, der KI-Modelle kontinuierlich verbessert, während Roboter Betriebsdaten sammeln.

Standardisierte Bereitstellungs- und Entwicklungs-Schnittstellen
Ein zentrales Ziel der Partnerschaft besteht darin, den Übergang von Physical-AI-Systemen von Forschungsprototypen zur großflächigen Einführung zu vereinfachen. Die Unternehmen planen, standardisierte Runtime- und Deployment-Schnittstellen für KI-Modelle in Robotersystemen zu definieren.

Diese Schnittstellen sollen Validierung, Updates und Lifecycle-Management von KI-Workloads über mehrere Robotikplattformen hinweg unterstützen. Die Standardisierung ermöglicht es Entwicklern, KI-Algorithmen schneller weiterzuentwickeln und gleichzeitig Zuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

Simulation und gemeinsame Intelligenznetzwerke
Die Zusammenarbeit wird außerdem NEURAs Plattform Neuraverse integrieren – eine cloudbasierte Umgebung für Simulation, Training und Orchestrierung robotischer KI-Workloads. Die Plattform verbindet Roboter in einem gemeinsamen Intelligenznetzwerk, in dem Verbesserungen, die ein System erlernt, auf ganze Roboterflotten übertragen werden können.

NEURAs Hardwareplattformen – darunter Roboterarme, mobile Roboter, Serviceroboter und humanoide Roboter – werden als Entwicklungs- und Validierungssysteme für die Architektur dienen. Diese Systeme bieten reale Testumgebungen für KI-Algorithmen und Steuerungsframeworks.

Ausbau des Robotik-Entwicklerökosystems
Die Unternehmen wollen außerdem ein globales Entwicklerökosystem für Robotikanwendungen fördern, indem sie einen Ansatz nach dem Prinzip „einmal entwickeln, auf mehreren Plattformen einsetzen“ ermöglichen. Drittanbieter-Entwickler sollen KI-basierte Robotikanwendungen entwickeln können, die auf unterschiedlichen Robotik-Formfaktoren betrieben werden können.

Durch die Kombination aus Edge-KI-Computing, embodied-Robotikplattformen und gemeinsamer Entwicklungsinfrastruktur soll die Partnerschaft die Einführung von Robotern beschleunigen, die sicher neben Menschen in industriellen, serviceorientierten und häuslichen Umgebungen arbeiten können.