Mit physischer KI können intelligente Maschinen mit der physischen Welt interagieren. Dies wird sich auch auf die industrielle Produktion auswirken. Im Siemens Werk in Erlangen wurde im logistikbereich nun der HMND 01 Alpha Roboter von Humanoid eingesetzt, wo er autonom Transportaufgaben ausführte: das Greifen, Transportieren und Platzieren von Behältern für menschliche Bediener. Alle angestrebten Leistungskennzahlen wurden erreicht, darunter ein Durchsatz von 60 Behälterbewegungen pro Stunde, eine Betriebszeit von über 8 Stunden und autonome Pick&Place-Erfolgsraten von über 90%.
Fabriktaugliches Modell
Damit humanoide Roboter vollständig in die Fertigung integriert werden können, ist ein Datenaustausch mit Produktionssystemen und anderen fahrerlosen Transportsystemen erforderlich. Darüber hinaus müssen Arbeitsabläufe mit anderen Maschinen und menschlichen Bedienern synchronisiert werden. Zudem ist ein adaptives Verhalten, das dynamisch auf veränderte Bedingungen reagiert, notwendig. Siemens ermöglicht diese Integration durch sein Siemens Xcelerator Portfolio, vom digitalen Zwilling über KI-gestützte Wahrnehmung bis hin zu integrierter Steuerung und Steuerung-Roboter-Schnittstellen, Flottenmanagement, industrielle Kommunikationsnetzwerke und Antriebe. Zusammen bilden diese Technologien das digitale Rückgrat und die Automatisierungsinfrastruktur, die dazu beitragen, dass humanoide Roboter effizient in der gesamten Fabrikumgebung arbeiten. Das Ergebnis ist ein fabriktaugliches Modell für den Einsatz von Humanoiden in jeder industriellen Umgebung.
Entwicklungszeit verkürzt sich
Humanoid hat den Physical AI Stack von Nvidia in die HMND 01 Plattform integriert, einschließlich Nvidia Jetson Thor für Edge Computing, Nvidia Isaac Sim für Simulation und Nvidia Isaac Lab für Reinforcement Learning und Policy Training. Der Pressemitteilung zufolge verkürzen sich dadurch die Entwicklungszeiten. Der simulationsbasierte Hardware-Design-Ansatz hat es dem Team auch ermöglicht, Aktuatorauswahl, Gelenkkraft und Massenverteilung virtuell zu optimieren, wodurch die Prototypenentwicklung von typischerweise 18 bis 24 Monaten auf nur 7 Monate verkürzt wurde.
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