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Embodied AI stellt Air vor: ein rollender Humanoide, der Fabrikaufgaben von Menschen lernt

Das Schweizer Startup Embodied AI hat am 6. November auf der Humanoid Europe 2026 in München Air vorgestellt, einen rollenden Humanoiden, der Fabrikaufgaben lernt, indem er menschliche Arbeiter aufzeichnet. Die Entwicklung dauerte neun Monate. Das Unternehmen gab an, Verträge mit großen Herstellern unterzeichnet zu haben.

KI & ModelleNachrichtLena BrandtVeröffentlicht: 6. November 20263 Min. LesezeitQuellen 28
Embodied AI stellt Air vor: ein rollender Humanoide, der Fabrikaufgaben von Menschen lernt

Was Embodied AI in München zeigte

Air fährt auf Rädern statt auf Beinen. Auf flachen Fabrikböden steht er dadurch stabiler, sagt Embodied AI. Die Arme werden über Sehnen angetrieben: Motoren, Getriebe und Elektronik sitzen im Torso, Sehnen ziehen leichte Arme, die nachgeben, wenn sie auf einen Menschen oder ein Hindernis treffen. Der Entwurf der Arme stammt aus der Doktorarbeit von Mitgründer und CEO Francesco Stella an der EPFL, der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne.

Laut Embodied AI braucht Air je nach Aufgabe meist etwa einen Monat von der Vorführung durch einen Menschen bis zum autonomen Betrieb. Die Sicherheit stützt sich auf eine veröffentlichte Spezifikation: Das Unternehmen erklärt, Air nach ISO/TS 15066:2016 ausgelegt zu haben, der technischen Spezifikation für die Sicherheit kollaborativer Industrieroboter. Die CE-Kennzeichnung ist für 2027 geplant. Embodied AI gab an, weltweit Verträge mit großen Herstellern unterzeichnet zu haben, und bereitet eine Produktion in größerem Maßstab vor.

Lernen durch Zuschauen, nicht durch Teleoperation

Air startet unter menschlicher Kontrolle. Er zeichnet auf, was der Bediener tut, und die Software von Embodied AI lernt die Bewegungen, bis der Roboter die Aufgabe selbst ausführt. Menschliche Bediener bleiben für ungewohnte Situationen verfügbar. Fähigkeiten, die ein Roboter gelernt hat, lassen sich laut Embodied AI auf andere übertragen.

Ziel sind repetitive Arbeiten, die präzise Handbewegungen verlangen und sich oft ändern. Solche Aufgaben lassen sich mit klassischen Industrierobotern laut Embodied AI schwer automatisieren. Die Arme von Air sind für diese leichte Handhabung gebaut, nicht für schwere Industriearbeit.

Die Software ist nicht neu. Embodied AI zufolge läuft seine KI bereits in bezahlten Fabrikeinsätzen mit einem separaten zweiamigen Industrierobotersystem.

98% Zuverlässigkeit in einer Kundenbewertung

In einer Bewertung eines großen Herstellers von Unterhaltungselektronik meldete Embodied AI 98% Zuverlässigkeit bei einer Aufgabe zur Kabelhandhabung, bei einem Zielwert des Kunden von 90%. Vier weitere Startups in derselben Bewertung erfüllten die Anforderungen des Herstellers nach Angaben des Unternehmens nicht. Die Bewertung lief mit dem zweiamigen Industriesystem, nicht mit Air.

"Halluzinationen von KI-Modellen sind im digitalen Raum akzeptabel, weil Menschen die Ausgabe prüfen, ablehnen oder korrigieren, bevor sie danach handeln", sagte Mitgründer und CEO Francesco Stella. "In der Robotik haben falsche Aktionen dagegen unmittelbare und irreversible physische Folgen."

Wie es weitergeht

Die CE-Kennzeichnung für Air ist für 2027 geplant, und Embodied AI bereitet eine Produktion in größerem Maßstab vor. Air wird nach Angaben des Unternehmens bereits bei großen Herstellern getestet.

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Quellen

28
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  8. 08Tesla to wind down Cybertruck production as Elon Musk focuses on robotics and AIEN
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Alle Zahlen und Zitate in diesem Text stammen aus den unten genannten Quellen.

Die Materialien wurden vom Redaktionsteam mit Unterstützung von KI erstellt.

Lena Brandt

Lena Brandt

KI, Modelle und Technik

Lena Brandt schreibt für FLASH24 über Technik, KI und Modelle sowie Medien und Internet und stützt sich dabei auf Herstellerangaben, Studien und öffentlich zugängliche Datensätze, statt Pressemitteilungen ungeprüft zu übernehmen. Bei Modellvergleichen kontrolliert sie Benchmark-Werte, Trainingsdaten und Versionsnummern und rechnet Angaben zu Rechenleistung und Kosten selbst nach. Sie spricht mit Entwicklern und Forschern, wartet auf angekündigte Updates und vergleicht Releases, bevor sie eine Einschätzung abgibt. Privat beschäftigt sie sich mit 3D-Druck, alten Rechnern und der Frage, wie Modelle aus Internetmüll lernen – Themen, die regelmäßig in ihre Texte einfließen. Sie publiziert keine Zahlen, deren Quelle sie nicht selbst überprüfen konnte.

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