Fortschrittliche Roboter der nächsten Generation und Edge-KI-Lösungen

Humanoide Universal-Roboter sind so konzipiert, dass sie sich schnell an menschenorientierte Umgebungen anpassen und mühsame oder körperlich anstrengende Aufgaben übernehmen können. Sie werden jetzt in Fabriken und Gesundheitseinrichtungen eingesetzt, um Menschen zu helfen und den Arbeitskräftemangel zu beheben.

Das Training von KI-Modellen wird oft durch begrenzte oder teure Daten aus der echten Welt behindert. Synthetische Daten, die durch Simulationen oder KI generiert werden, können die Zeit und die Kosten für das Training erheblich reduzieren und gleichzeitig die Modellleistung verbessern.

Virtuelle Anlagen, einschließlich Fabriken, Lagerhäusern und Verteilzentren, Halbleiterfabriken und Rechenzentren, eröffnen neue Möglichkeiten für die globale Schwerindustrie, indem sie ihre Assets und Prozesse vollständig virtuell entwerfen, simulieren, betreiben und optimieren können.

In einer Zukunft, in der Fabriken, Einzelhandelsflächen und öffentliche Bereiche effizient und sicher arbeiten, nutzt das Multi-Kamera-Tracking Hunderte von Kameras, um große Bereiche genau zu überwachen und zu verwalten, indem sie Objekte verfolgen und Aktivitäten messen.

Herkömmliche Videoanalysen nutzten feste Modelle, die sich auf die Erkennung vordefinierter Objekte beschränken. Generative KI- und Foundation-Modelle ermöglichen eine komplexere, breitere Wahrnehmung und ein kontextabhängiges Verständnis und schaffen intelligentere KI-Agenten für die Videoanalyse.

Physische KI-gestützte Roboter müssen komplexe Aufgaben in dynamischen Umgebungen autonom erkennen, planen und ausführen. Ein „Sim-First“-Ansatz mit Robotersimulation in digitalen Umgebungen ist für das Training und die Validierung dieser Systeme vor der Bereitstellung unerlässlich.