KI lebt nicht mehr nur in Rechenzentren und Chatbots. Nvidia sagt, das Unternehmen dringe nun in die physische Welt vor.
Auf seiner GTC-Konferenz kündigte Nvidia eine umfassende Offensive an, um die Entwicklung der „physischen KI“ zu beschleunigen. Das Unternehmen stellte neue KI-Modelle und Simulations-Frameworks vor und präsentierte Partnerschaften mit globalen Robotikunternehmen, die beim Bau der nächsten Robotergeneration für Fabriken, Krankenhäuser und Logistiksysteme helfen sollen.
Nvidia erklärte, es arbeite mit Robotikunternehmen aus verschiedenen Branchen, von der industriellen Fertigung bis hin zu humanoiden Robotern, zusammen, um KI-gestützte Maschinen in großem Maßstab einzusetzen.
Die Kooperationen sollen Robotik-Hardware mit Nvidias KI-Rechenleistung, Software-Frameworks und Simulationstools kombinieren, damit Roboter in virtuellen Umgebungen trainiert werden können, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden.
„Die physische KI ist da – jedes Industrieunternehmen wird zu einem Robotikunternehmen werden“, erklärte Jensen Huang, Gründer und CEO von Nvidia, in einer Stellungnahme. „Nvidias Full-Stack-Plattform – von der Rechenleistung über offene Modelle bis hin zu Software-Frameworks – bildet das Fundament der Robotikbranche und vereint ein weltweites Ökosystem, um die intelligenten Maschinen zu entwickeln, die die nächste Generation von Fabriken, Logistik, Transport und Infrastruktur antreiben werden.“
Neue KI-Modelle und Simulationstools
Zur Unterstützung des Robotik-Ökosystems stellte Nvidia mehrere neue Tools vor, die Entwicklern helfen sollen, intelligente Maschinen schneller zu entwickeln und zu trainieren.
Dazu gehören neue Cosmos-Weltmodelle, die realistische virtuelle Umgebungen für das Training von Robotern erzeugen können. Das Unternehmen stellte außerdem Aktualisierungen seiner Robotikplattform Nvidia Isaac vor, darunter Simulations-Frameworks, mit denen Entwickler das Verhalten von Robotern testen können, bevor diese in realen Umgebungen eingesetzt werden.
Eine der größten Ankündigungen war Cosmos 3, ein Welt-Grundlagenmodell , das die synthetische Erzeugung von Welten, visuelles Schlussfolgern und Aktionssimulation kombiniert, um Entwicklern beim Bau von Robotern zu helfen, die in komplexen Umgebungen agieren können.
Mit diesen Tools können Robotikentwickler riesige Mengen an Trainingsdaten erzeugen und Roboterentscheidungen testen, ohne Schäden an echter Ausrüstung zu riskieren.
Wenn diese Tools aus der Simulation in die reale Robotik und industrielle Umgebungen übergehen, spiegeln sie einen umfassenderen Wandel hin zur physischen KI in der Fertigung und zur KI-nativen Fabrik.
Die nächste Generation humanoider Roboter antreiben
Humanoide Roboter gehören zu den ehrgeizigsten Zielen der Robotik, denn dafür müssen Maschinen menschenähnliche Bewegungen, Geschicklichkeit und Schlussfolgerungsfähigkeit nachbilden.
Nvidia erklärte, dass Robotikentwickler wie Boston Dynamics, Figure AI und Agility Robotics seine Simulationstools und KI-Modelle nutzen, um die Entwicklung zu beschleunigen.
Das Unternehmen stellte außerdem Isaac Lab 3.0 vor, eine Plattform mit frühem Zugang, die groß angelegtes Roboterlernen auf Nvidias NVIDIA-DGX-Infrastruktur ermöglichen soll. Eine weitere wichtige Ankündigung war GR00T N1.7, ein Robotik-Grundlagenmodell mit frühem Zugang, das Maschinen verallgemeinerte Fähigkeiten wie geschickte Manipulation und die autonome Ausführung von Aufgaben verleiht.
Huang gab außerdem einen Ausblick auf GR00T N2, ein Modell der nächsten Generation, das auf der DreamZero-Forschung des Unternehmens basiert. Laut Nvidia hilft es Robotern, unbekannte Aufgaben in neuen Umgebungen mehr als doppelt so häufig erfolgreich zu bewältigen wie führende Vision-Language-Action-Modelle.
KI auf die Gesundheitsrobotik ausweiten
Neben Fabriken und Lagerhäusern treibt Nvidia die Robotik auch im Gesundheitswesen voran.
Unternehmen wie CMR Surgical, Johnson & Johnson und Medtronic nutzen Nvidias Plattformen, um Robotersysteme für Operationen und medizinische Bildgebung zu trainieren und zu validieren. CMR Surgical trainiert beispielsweise mithilfe von Nvidias Simulationstechnologie die Roboterintelligenz für sein chirurgisches System Versius, bevor die Systeme in Krankenhäusern eingesetzt werden.
Ziel ist es, sicherzustellen, dass Gesundheitsroboter die strengen Anforderungen an Sicherheit und Zuverlässigkeit erfüllen, bevor sie an echten Patienten eingesetzt werden.
Nvidias Strategie geht außerdem über die Roboterhersteller hinaus. Das Unternehmen arbeitet auch mit Cloud-Anbietern und Softwareplattformen zusammen, um die Entwicklung zu beschleunigen.
Microsoft und Nebius integrieren Nvidias Datentools für physische KI in ihre Cloud-Umgebungen, um Entwicklern bei der Erzeugung synthetischer Trainingsdaten zu helfen. Alibaba Cloud integriert unterdessen Nvidias Robotik-Stack in seine KI-Plattform.
Über sein Nvidia Inception Program, das mehr als 40.000 Start-ups unterstützt, will das Unternehmen außerdem aufstrebenden Robotikentwicklern Zugang zu Rechenressourcen, technischer Beratung und Partnerschaften in der Industrie verschaffen.
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