Branchenübergreifend kommen immer autonomere Maschinen zum Einsatz – von der Landwirtschaft über das Bauwesen und die Industrie bis hin zum Einzelhandel. KI verbessert hierbei den Umfang und die Genauigkeit der Kontrollfunktionen von Robotern. Und das ist nur der Anfang.

Nvidia kann eine durchgängige Hardware- und Softwareplattform liefern, die Datenwissenschaftler, Entwickler und Forscher benötigen, um mit einer Vielfalt an KI-Anwendungen zu arbeiten. 1999 von Nvidia entwickelt, um den komplexen Anforderungen der 3D-Grafik Rechnung zu tragen, hat sich der Grafikprozessor (GPU) quasi zum Gehirn des Computers weiterentwickelt. Dieses Gehirn steckt meistens hinter autonomen Maschinen und anderen KI-Anwendungen.

Von der Grafik zur Robotik

Bild: Der Der Müllsortierroboter Max-AI AQC kann auch in unübersichtlichen Abfallströmen werthaltige Objekte in Echtzeit erkennen und klassifizieren.

Der Müllsortierroboter Max-AI AQC kann auch in unübersichtlichen Abfallströmen werthaltige Objekte in Echtzeit erkennen und klassifizieren. Nvidia

Die neue Generation smarter Roboter, basierend auf der Deep-Learning-Technologie, führt in Zukunft zu grundlegenden Veränderungen in vielen Branchen. Das geschieht über Anwender, die zwei Dinge gemeinsam haben: Erstens stellen sie fest, dass sie mithilfe von KI komplexe Probleme lösen können, welche auf andere Weise nur schwer lösbar wären. Zweitens wissen diese Anwender, dass sie KI auf ihr Gerät oder zumindest in die Nähe davon bringen müssen – Experten sprechen von „AI at the edge“.

Als Reaktion auf diese Nachfrage entwickelte Nvidia seine KI-Plattform Jetson. Jetson steht für die Art von hochleistungsfähigem, energieeffizientem KI-Computing, ohne das die nächste Generation autonomer Maschinen nicht denkbar ist. Von riesigen Industrierobotern, die Produkte in Lagerhäusern kommissionieren und sortieren, bis hin zu flinken Drohnen, die Inspektionen unzugänglicher Einrichtungen durchführen.

KI-Infusion für die Fabrik der Zukunft

Mit KI ausgestattete Smart Factories verändern bereits heute die Art und Weise der industriellen Fabrikation. Die International Federation of Robotics beispielsweise geht davon aus, dass die Anzahl der eingesetzten Industrieroboter bis zum Jahr 2019 weltweit auf rund 2,6 Millionen Stück steigt; im Jahr 2015 gab es erst eine Million Industrieroboter.

Diese Roboter prägen künftig den Herstellungsprozess vieler Produkte. Es ist zu erwarten, dass die KI die Fertigung durch Big-Data-Analysen und das industrielle Internet der Dinge (IIoT) in Zukunft regelrecht revolutioniert – und zwar für die meisten Waren vom Auto bis hin zum Mobiltelefon. Zahlreiche Sensoren aller Art sammeln riesige Mengen an Daten, welche die KI in den Rechenzentren der Unternehmen, in den Fabriken sowie in der Cloud analysiert, verwaltet und unverzüglich darauf reagiert.

Nvidia kooperiert beispielsweise mit Fanuc, um das Fanuc-Intelligent-Edge-Link-and-Drive (Field)-System mit KI auszustatten. Dank KI können Roboter über das Field-System eigenständig erlernen, wie sie ihre Aufgaben schneller und effizienter erledigen können.

Industrielle Probleme bewältigen

Über die Fertigung hinaus ermöglicht KI es Anwendern, eine Vielzahl komplexer industrieller Herausforderungen zu bewältigen. Eines dieser Unternehmen ist Sadako, ein Start-up aus Barcelona, das mit seiner KI-verstärkten Bilderkennung im wahrsten Sinne des Wortes Müll zu Geld macht.

Dieses Einsatzfeld für KI ist lukrativ, denn die Menschheit produziert laut Weltbank jährlich rund 1,3 Milliarden Tonnen Abfall. Der landet meistens auf einer Mülldeponie, obwohl ein Großteil recycelbar wäre. Zu dieser Verschwendung kommt es, weil der Prozess der Sortierung und Wiederverwertung von Abfallmaterial oft teurer ist als der Kauf der Rohstoffe, die für die Herstellung neuer Güter nötig sind.

Genau an dieser Stelle setzt Sadako mit KI den Hebel an. Das Unternehmen hat auf Basis von Nvidia-GPUs und maschinellem Lernen eine Technologie entwickelt, die auch in unübersichtlichen Abfallströmen werthaltige Objekte in Echtzeit erkennen und klassifizieren kann. Waren hierfür früher Menschen zuständig, sind es heute die Augen und das Gehirn des Müllsortierroboters Max-AI AQC (Autonomous-Quality-Control).

Die nächste Robotergeneration

Edge-Computing entwickelt sich rasant weiter, wodurch neue Services, Produkte und Geschäftsmodelle entstehen. War Edge-Computing bisher durch schlechte Verfügbarkeit der Netzwerke und geringe Bandbreiten eingeschränkt, lässt sich dank der jüngsten Erweiterung der Jetson-Plattform – dem Nvidia Jetson Xavier Developer Kit – die gesamte Leistung einer GPU-Workstation von einem Embedded-Modul abrufen, das weniger als 30 Watt Leistung aufnimmt.

Angetrieben vom Xavier-Prozessor ist diese Entwicklungsumgebung speziell für autonome Maschinen konzipiert. Xavier bietet mehr als die 20-fache Performance des Vorgängermodells Nvidia Jetson TX2 – und gleichzeitig eine um den Faktor 10 verbesserte Energieeffizienz. Der KI-Prozessor eignet sich damit zum Ausführen von aktuellen KI-Workloads für Anwendungen in Bereichen wie Fertigung, Logistik, Einzelhandel, Service, Landwirtschaft, Smart Cities oder Gesundheitswesen.

Klar ist auch, dass autonome Maschinen dank KI immer besser lernen, argumentieren und mit Menschen interagieren können. KI treibt die vierte industrielle Revolution – nach Dampfmaschine, Elektrizität und Computer – voran.

Als sichtbarster Teil dieser kommenden Welle von Produktivitätsverbesserungen und nach Kundenwunsch maßgeschneiderten Produktanpassungen ist der Roboter das Gesicht dieser vierten industriellen Revolution. Unternehmer aber, die sich schon heute, in den Anfangstagen der autonomen Technologien, KI zunutze machen, leisten damit einen entscheidenden Beitrag, der in Zukunft einen beachtlichen Wettbewerbsvorteil verspricht.