In Regensburg ist mit dem offiziellen Start des Forschungs- und Entwicklungsnetzwerks M-AIR ein neuer Zusammenschluss entstanden, der die Digitalisierung und Automatisierung intralogistischer Prozesse voranbringen soll. Das Netzwerk wird von den Clustern Mobility & Logistics und AIR Artificial Intelligence Regensburg geleitet, deren Sitz sich in der TechBase Regensburg befindet. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung innovativer KI-Anwendungen, die insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen zugutekommen sollen.
Logistik zwischen Stagnation und Aufbruch
Multimodale KI als technologischer Ansatz
Das Netzwerk konzentriert sich auf multimodale KI-Modelle, die adaptive robotische Systeme ermöglichen sollen. Diese Systeme sollen sich flexibel in bestehende und zukünftige intralogistische Umgebungen integrieren lassen. Die Kombination unterschiedlicher Technologien spielt dabei eine zentrale Rolle. Dazu gehören Sprachsteuerung, Computer Vision, Datenfusion und digitale Zwillinge. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz großer KI-Sprachmodelle, die genutzt werden sollen, um Aufgaben interaktiv zu beschreiben und Prozesse zielgerichtet zu steuern.
Geplant ist unter anderem, mobile Robotersysteme durch sprachliche Eingaben zu steuern, autonome Systeme durch intelligente Bahn- und Navigationsplanung zu unterstützen und Greifprozesse wie das Bin Picking mithilfe multimodaler KI zu verbessern. Ebenso sollen bestehende Anlagen digital neu modelliert und für den Einsatz moderner Technologien angepasst werden.
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Zusammenarbeit von Forschung und Anwendung
Das Netzwerk wurde am 6. Oktober 2025 im Rahmen eines Workshops eröffnet, an dem rund zwanzig Vertreterinnen und Vertreter aus Wirtschaft und Wissenschaft teilnahmen. Die Initiative ist Teil der Innovationsförderung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand. Das Projekt ist mit 135 000 € ausgestattet und läuft zunächst bis Ende September 2026.
Clustermanager Uwe Pfeil beschreibt die Zielsetzung des Netzwerks wie folgt: „Ziel ist es, praxisnahe KI-Prototypen zu entwickeln, die sich in realen intralogistischen Szenarien beweisen“, so Pfeil. Diese Aussage bildet den Kern des Vorhabens, das darauf ausgelegt ist, Forschungswissen in konkrete industrielle Anwendungen zu überführen.
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Perspektiven für die industrielle Praxis
Mit M-AIR entsteht ein Verbund, der technologische Entwicklungen aus verschiedenen Bereichen zusammenführt. Die Verbindung aus Sprachmodellen, visuellen Verfahren und digitalen Abbildungen der realen Umgebung eröffnet neue Möglichkeiten für den Einsatz robotischer Systeme in intralogistischen Prozessen. Für kleine und mittlere Unternehmen entsteht damit ein Zugang zu Technologien, die bislang oft großen Industriebetrieben vorbehalten waren.
