Reale Umgebungen als Grundlage für Physical AI
Robotikmodelle werden robuster, wenn sie nicht nur in synthetischen Simulationen, sondern mit realen Umgebungen, realen Geometrien und realen Betriebsbedingungen verbunden werden. Wir arbeiten daran, digitale Zwillinge, 3D-Erfassung und Sim-to-Real-Prozesse für Industrie und humanoide Robotik nutzbar zu machen.
Künstliche Intelligenz, die handelt, nicht nur rechnet
Physical AI bezeichnet künstliche Intelligenz, die in der physischen Welt agiert, über Roboter, Sensoren und Aktoren. Anders als ein reines Sprach- oder Bildmodell muss sie mit echter Physik, Unsicherheit und sich verändernden Umgebungen umgehen. Genau deshalb benötigt Physical AI reale Bezugssysteme: digitale Zwillinge, 3D-Erfassung, Sensordaten und reale Testumgebungen, um Fähigkeiten von der Simulation in den praktischen Betrieb zu übertragen.
Den Sim-to-Real-Gap schließen
In der Simulation lassen sich Roboter schnell, günstig und gefahrlos trainieren. Doch was im Modell zuverlässig klappt, scheitert in der Realität oft an Reibung, Sensorrauschen, Toleranzen und unerwarteten Situationen. Diese Lücke zwischen Simulation und Wirklichkeit heißt Sim-to-Real-Gap.
Wir verkleinern diese Lücke, indem wir Simulationen mit realen Daten verankern: vermessene Geometrien, echte Betriebsbedingungen und die Komplexität tatsächlicher Produktionsumgebungen. So überträgt sich Gelerntes verlässlicher in den Betrieb.
Simulieren
Verhalten und Prozesse werden virtuell entworfen und erprobt.
Mit Realdaten verankern
3D-Erfassung und Sensordaten bringen reale Geometrie und Physik in das Modell.
Real testen
Erprobung in realen Test- und Trainingsumgebungen unter echten Bedingungen.
In Betrieb überführen
Validierte Fähigkeiten gehen in den produktiven, beherrschbaren Einsatz.
Womit wir Simulation und Realität verbinden
Digitale Zwillinge
Vollständig dezentral programmierbare Abbilder von Anlagen, für Offline-Programmierung und Produktionsdatenerfassung in Echtzeit.
3D-Erfassung & Punktwolken
Hochauflösende 3D-Vermessung realer Umgebungen und Bauteile für reale Vermessung, Qualitätsprüfung und Modellbildung.
Robotiknavigation
Umgebungserfassung und Lokalisierung, damit sich Systeme sicher und nachvollziehbar im realen Raum bewegen.
BIM-Integration
Nahtlose Einbindung in Building-Information-Modeling-Prozesse: Robotik und Gebäudemodell sprechen dieselbe Sprache.
Echtzeit-Produktionsdaten
Durchgängige Datenerfassung in Echtzeit als Grundlage für transparente, adaptive Fertigungsprozesse.
Sensordatenfusion
Verknüpfung unterschiedlicher Sensorquellen zu einem belastbaren Bild der realen Umgebung.
Konzept „Humanoid-Gym": eine reale Trainings- und Testumgebung
Wo Roboter unter echten Bedingungen lernen
Reale Testumgebungen sind der Ort, an dem sich zeigt, ob ein Modell trägt. In unserem Konzept „Humanoid-Gym" werden Bewegungen, Greifaufgaben und Abläufe unter echten physikalischen Bedingungen erprobt, ergänzt durch digitale Zwillinge, die jeden Versuch reproduzierbar und auswertbar machen.
So entsteht ein Kreislauf aus Simulieren, Verankern, Testen und Verbessern, der die Übertragung in den Betrieb beschleunigt und Risiken früh sichtbar macht.
Reale industrielle Komplexität ist ein Standortvorteil
Während globale Modelle um die größten Datenmengen konkurrieren, liegt eine besondere Stärke Europas in seiner realen industriellen Komplexität: anspruchsvolle Fertigung, hohe Qualitätsanforderungen und eine dichte Landschaft an Maschinenbau und Produktion. Genau diese Realität liefert die wertvollen Bezugsdaten, die Physical AI robust machen.
Maucher verbindet diese Welten: industrielle Fertigungspraxis, Robotiksystemintegration und reale Anwendungserfahrung. Dadurch entstehen Robotiklösungen, die nicht nur technisch konzipiert, sondern unter realen Produktionsbedingungen gedacht werden.
Physical AI & Sim-to-Real erklärt
Bringen Sie Ihre Robotik in die Realität
Sie arbeiten an Robotik, die den Sprung von der Simulation in den Betrieb schaffen muss? Lassen Sie uns über digitale Zwillinge, reale Daten und Testumgebungen sprechen.