iNews24 beleuchtet HaplyAnsatz für physikalische KI und das Lernen von Robotern

iNews24 stellte Haply in seiner Berichterstattung zur CES 2026 über Technologien vor, die die nächste Generation der Roboter-KI vorantreiben.

In dem Artikel wurden Haply Maum AI Haply behandelt, wobei jedes Unternehmen einen anderen Teil des Physical-AI-Ökosystems repräsentiert.

Der Schwerpunkt der Arbeit von Maum AI lag darauf, Robotern dabei zu helfen, Informationen zu interpretieren, Anweisungen zu verarbeiten und Handlungen zu planen. Wir haben uns darauf konzentriert, wie haptische Technologie dazu beitragen kann, die physischen Informationen zu erfassen, die für die Ausführung einer Aufgabe relevant sind.

Intelligenz muss in konkretes Handeln münden

KI-Systeme können Bilder interpretieren, Sprache verarbeiten und Pläne erstellen.

Ein Roboter muss diese Pläne jedoch in physische Bewegungen umsetzen. Er muss die richtige Stelle erreichen, Kontakt mit einem Objekt herstellen und eine angemessene Kraft aufbringen.

Diese Unterscheidung ist für die physikalische KI von zentraler Bedeutung.

Eine Anweisung wie „Nimm den Gegenstand in die Hand“ mag für einen Menschen leicht zu verstehen sein. Die Ausführung dieser Anweisung erfordert jedoch körperliche Entscheidungen, die von der Größe, dem Gewicht, dem Material, der Stabilität des Gegenstands sowie der Umgebung abhängen.

Der Roboter muss nicht nur das gewünschte Ergebnis lernen, sondern auch das dafür erforderliche physikalische Verhalten.

Die Rolle des Lernens durch Nachahmung

Durch imitatives Lernen können Roboter aus menschlichen Vorführungen lernen.

Eine Person führt eine Aufgabe aus, und das System erfasst Informationen, die dem Roboter helfen können, diese Aufgabe nachzuahmen. Anhand der Bewegungsdaten lassen sich der zurückgelegte Weg und der zeitliche Verlauf der Aufgabe nachvollziehen.

Bewegung allein reicht jedoch möglicherweise nicht aus, um die gesamte Wechselwirkung zu erklären.

Eine Demonstration kann beispielsweise zeigen, wie ein Werkzeug den richtigen Weg zurücklegt, ohne dabei zu verraten, wie stark der Benutzer gedrückt hat, wann Widerstand auftrat oder wie sich die Kraft während der Aufgabe verändert hat.

Unsere haptische Technologie kann diesen fehlenden physischen Kontext ergänzen.

HARP menschengeführtes Roboterlernen

iNews24 stellte unsere „Human Advanced Robotics Platform“ ( HARP) vor, nachdem diese bei den CES 2026 Innovation Awards ausgezeichnet worden war.

Wir haben HARP entwickelt, HARP Robotik-Teams dabei zu unterstützen, menschliche Bewegungen, Kraftrückmeldung und Arbeitsabläufe zur Robotersteuerung miteinander zu verknüpfen.

Mithilfe unserer haptischen Schnittstellen kann ein Bediener eine Interaktion steuern, während das System Informationen über Bewegungen und physikalische Kräfte erfasst.

• Vorführungen von menschengeführten Robotern

• Lernen durch Nachahmung

• Fernsteuerung

• Kraftbezogene Datenerfassung

• Simulation

• Entwicklung von Roboter-Workflows

Da unsere haptischen Systeme mehr als nur visuelle Bewegungen erfassen, können sie Teams dabei helfen, ein umfassenderes Bild davon zu gewinnen, wie eine körperliche Aufgabe ausgeführt wird.

Kombination von Simulation und physischer Interaktion

Simulationen gewinnen in der Robotik zunehmend an Bedeutung, da sie den Teams eine kontrollierte Umgebung bieten, in der sie Interaktionen entwickeln, testen und wiederholen können.

Im Rahmen unserer Zusammenarbeit mit dem NVIDIA verbinden wir haptische Interaktion mit Simulationswerkzeugen wie NVIDIA Sim.

In einer kompatiblen Simulationsumgebung kann ein Bediener über eine Haply eine Roboterinteraktion steuern und dabei Kraftrückmeldungen vom virtuellen System erhalten.

Dies kann Teams dabei helfen, von Menschen gesteuerte Arbeitsabläufe zu entwickeln und zu bewerten, bevor oder parallel zum Einsatz auf physischen Robotern.

Simulationen machen Tests in der realen Welt nicht überflüssig. Sie bieten eine weitere Umgebung, in der Forscher die Interaktion entwickeln, wiederholen und verbessern können.

Verschiedene Technologien zur Lösung miteinander verbundener Probleme

In dem ursprünglichen Artikel von iNews24 wurden Maum AI und Haply thematisiert, Haply wir unterschiedliche Ebenen der Roboterintelligenz repräsentieren.

KI-Systeme können Robotern dabei helfen, Anweisungen zu interpretieren und zu entscheiden, welche Maßnahme zu ergreifen ist. Haptik- und Demonstrationstechnologien können dabei helfen, zu erfassen, wie diese Maßnahme physisch ausgeführt werden soll.

Diese Funktionen ergänzen sich, sind jedoch nicht austauschbar.

Die nächste Generation von Robotern wird auf dem Zusammenspiel von Wahrnehmung, Sprachverständnis, Planung, Simulation, Robotersteuerung, Tastsinn und menschlicher Vorführung beruhen.

Keine einzelne Schicht löst die gesamte Herausforderung der physikalischen KI.

Intelligenten Maschinen helfen, mit der realen Welt zu interagieren

Im Bereich „Physical AI“ konzentriert sich unsere Arbeit auf die physische Verbindung zwischen Menschen, Simulationen und Robotern.

Indem wir Bewegungen und Kräfte erfassen, unterstützen wir Teams dabei, zu ergründen, wie körperliches Wissen des Menschen in nützliche Robotikdaten und wiederholbare Arbeitsabläufe umgewandelt werden kann.

In der Berichterstattung von iNews24 wurde dies als wichtiger Teil der allgemeinen Entwicklung der Roboterintelligenz gewürdigt.

Lesen Sie den Originalartikel von iNews24

Auf dieser Seite wird die Berichterstattung von iNews24 Haplyim Rahmen der CES 2026 in den Bereichen Roboter-KI, imitatives Lernen und Physical-AI-Technologien zusammengefasst.

Originalquelle

https://www.inews24.com/view/1926759

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