Wenn wir in 10, 20 oder 50 Jahren auf den 30. November 2022 zurückblicken, könnten wir uns möglicherweise an einen historischen Wendepunkt erinnern. Der Start von ChatGPT könnte als Beginn einer Ära weit verbreiteter Nutzung von KI angesehen werden, und seit diesem Tag sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen das heiße Gesprächsthema. Trotzdem sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen keine neuen Technologien. Wir kennen sie seit Jahrzehnten, aber die jüngste Revolution beruht vereinfacht gesagt im Wesentlichen auf den Fortschritten in der Rechenleistung, die es uns endlich ermöglichen, die enormen Datenmengen zu bewältigen, die für die Bewältigung der komplexen Aufgaben benötigt werden, für die wir KI einsetzen.
Die Unternehmen hinter all dem, wie NVIDIA, erleben außergewöhnliches Wachstum, und das zu Recht. Vor der diesjährigen COMPUTEX-Technologiekonferenz betonte der Gründer und CEO von NVIDIA, Jensen Huang, die transformative Kraft der Generativen KI und prognostizierte eine maßgebliche Verschiebung in der Berechnung. “Die Schnittstelle von KI und beschleunigter Berechnung wird die Zukunft neu definieren”, erklärte Huang und ebnete damit den Weg für Diskussionen über modernste Innovationen, einschließlich des aufkommenden Bereichs der physischen KI, der die robotergestützte Automatisierung revolutionieren soll.
Aber hier im Jahr 2024, welchen Fortschritt haben wir in der physischen KI-Revolution gemacht? Um ehrlich zu sein, sind wir nicht sehr weit vorangekommen. Ich vergleiche gerne Robotik mit der Entwicklung von selbstfahrenden Autos. Die Automobilindustrie hat fünf Stadien für den Übergang von der manuellen zur vollständig autonomen Fahrzeugführung definiert. Derzeit ist die Branche nicht auf Stufe 5, wie jüngste Experimente in den USA gezeigt haben, aber die positive Seite ist, dass es viele Technologien auf Stufe 2, 3 oder 4 auf dem Weg gibt, die einen großen Einfluss haben können.
Einer dieser Durchbrüche kann in der Logistik beobachtet werden. In Zusammenarbeit mit Siemens und Zivid haben wir eine Lösung entwickelt, bei der ein Coboter auf der Grundlage von Siemens’ SIMATIC Robot Pick AI-Software und Zivid’s Vision-Technologie vollständig autonom order-picking durchführt. Im Vergleich zu manuellen Prozessen verbessert dies signifikant die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Auftragsabwicklung in Lagern und hilft Logistikzentren, die steigende globale Nachfrage zu bewältigen, während sie auch mit der zunehmenden Schwierigkeit zurechtkommen, Arbeitskräfte für diese Art von manueller Arbeit zu gewinnen.
Generative KI wird zweifellos irgendwann zu humanoiden Robotern führen, die selbstständig denken und Probleme lösen können, ohne vorherige Programmierung – das wäre Stufe 5. Aber wie bei selbstfahrenden Autos werden wir, und sehen bereits viele Durchbrüche auf den Stufen 2, 3 und 4, die echten Mehrwert für Unternehmen bieten.