Verkörperte KI: Neue Version des Roboterhunds Spot verbessert mit Gemini die Inspektion
Damit KI-Agentensysteme Zugriff auf alle relevanten Daten haben, ist eine gemeinsame Kommunikationsebene nötig. Genau die baut Boston Dynamics nun um seinen Roboter Spot auf.
Neue Funktionen erhalten für die KI-unterstützte Inspektion erhalten die Spot-Roboterhunde von Boston Dynamics.
Foto: picture alliance / NurPhoto/Beata Zawrzel
Der Roboterhund Spot von Boston Dynamics setzt zum nächsten Technologiesprung an. Schon heute liefert er Echtzeitdaten aus Lagerhallen und übernimmt Inspektionsaufgaben. Durch den verstärkten Einsatz von KI in der Version Spot 5.2 soll das Funktionsspektrum nun nochmals erweitert werden. Grundlage dafür bildet der KI-basierte Chatbot Google Gemini mit seinem multimodalen Ansatz.
Inhaltsverzeichnis
- Zentrale Kommunikationsebene soll Daten von Roboter und Unternehmenssoftware für KI-Agenten zugänglich machen
- Verbindung von KI und visueller Inspektion treibt Autonomie voran
- Anomalien aus externen Datenquellen: Spot soll autonom zusätzliche Informationen beschaffen
- KI-Modell für die Roboter wird mit Industriedaten trainiert und erweitert
- Auch andere Hersteller entwickeln zentrale Datenplattformen
Hintergrund: Für eine effiziente Automatisierung von Prozessen und Inspektionsaufgaben sind Daten aus verschiedenen Quellen nötig. Noch immer liegt ein Teil dieser Daten in vielen Unternehmen in Silos. Damit Agentensysteme diese zusammentragen können, ist zunächst eine gemeinsame Datenebene (Middleware) erforderlich.
Dazu kommt, dass die Simulation auf Basis digitaler Zwillinge regelmäßig mit der Realität abgeglichen werden muss. Schon ein umgestürzter Karton oder eine lose herumfliegende Verpackungsfolie kann sonst zu Störungen im autonomen Anlagenbetrieb führen. Der Versandhändler Otto Group hat für sein Lager Löhne deshalb mit den Partnern Reply und Nvidia eine eigene Lösung entwickelt. Die VDI nachrichten berichteten. Auch hier spielen die Roboterhunde eine zentrale Rolle.
Zentrale Kommunikationsebene soll Daten von Roboter und Unternehmenssoftware für KI-Agenten zugänglich machen
Mit Spot 5.2 und seiner Konnektivitätslösung Orbit verfolgt Boston Dynamics selbst diesen Ansatz. Der Roboterhersteller entwickelt eine zentrale Kommunikationsebene, auf die KI-Agenten Zugriff haben. Dort stehen im Idealfall alle Informationen zur Verfügung und können auf den individuellen Bedarf zugeschnitten dargestellt werden.
Im jüngsten Blog-Beitrag gibt Boston Dynamics ein Beispiel. Demnach setzten Unternehmen beim Training von KI-Modellen auf Kameras mit Computer-Vision-Systemen sowie Sensoren, die auf die Erkennung von Anomalien trainiert sind. Dazu kämen Softwarelösungen, z. B. CMMS- und ERP-Systeme, die mit großen Sprachmodellen ausgestattet sind. Diese „Standortintelligenz“ gelte es nun zu bündeln, um systemübergreifend Schlussfolgerungen zu ziehen.
Verbindung von KI und visueller Inspektion treibt Autonomie voran
Eine Besonderheit ist dabei nach Unternehmensangaben die Software „Orbit AIVI“ auf Basis von Google Gemini, die nun z. B. mehr Möglichkeiten zur Inspektion biete. Die Abkürzung steht für Artificial Intelligence and Visual Interpretation, also die Kombination künstlicher Intelligenz (KI) mit der visuellen Interpretation von Kamerabildern.
Daten aus Anlagen werden damit laut Boston Dynamics in zentralen Unternehmensmanagementsystemen gespiegelt. Sowohl in neuen als auch in bestehenden Orbit-Instanzen könnten Benutzer damit nun Anlagenhierarchien mit Metadaten importieren und anschließend Anlagen mit Inspektionen verknüpfen.
Metadaten können Standort, Anlagentyp, Kritikalität, Hersteller und Modell sein. Die Software liefere damit umfangreichere Filteroptionen für Warnmeldungen und detailliertere Auswertungen im Dashboard. Das bedeutet, dass sich für Pumpen zuständiges Wartungspersonal nur Warnmeldungen für Pumpen anzeigen lassen kann.
Anomalien aus externen Datenquellen: Spot soll autonom zusätzliche Informationen beschaffen
Laut Boston Dynamics soll sich die Orbit-Software dabei nicht nur auf die vom Roboterhund Spot gesammelten Daten beziehen. Durch flexible Schnittstellen soll es auch möglich sein, Daten aus Überwachungskameras und externen Sensoren von Industriesteuerungen einzubinden.
Hier kommt eine neue Ebene für die Kommunikation zwischen künstlicher Intelligenz und externen Datenquellen ins Spiel, das Model Context Protocol (MCP). Das soll es KI-Agenten ermöglichen, den Roboterhund Spot autonom einzusetzen. Das kann z. B. der Fall sein, wenn ein fest installierter Sensor einen Alarm auslöst oder eine externe Überwachungskamera eine verdächtige Situation erfasst.
Die Inspektion vor Ort ist dann notwendig, wenn statische Bilder oder Videos aus einer Position keine eindeutige Einordnung der erkannten Anomalie zulassen. Die Version 5.2 führt dazu die Option zur Aufnahme von Videos ein. Die Videoinspektionen sollen dabei helfen, Probleme zu identifizieren. Das können beispielsweise Wassertropfen aus Pumpen- und Motorsystemen sein, die zu gefährlichen Pfützen oder Korrosion führen können. Auch rutschende Förderbänder, die ungeplante Ausfallzeiten verursachen könnten, sowie Kontrollleuchten, die auf defekte Geräte hinweisen, sollen damit zuverlässig identifiziert werden.
KI-Modell für die Roboter wird mit Industriedaten trainiert und erweitert
Nach eigenen Angaben hat Boston Dynamics dazu das Modell anhand von Industriedaten trainiert. Damit sollen die Roboter nun spezielle Inspektionen mit erhöhter Genauigkeit durchführen können, indem sie operative Tafeln, Schaugläser, Paletten und Messgeräte zuverlässig erfassen. Das Lernende System soll auch in der Lage sein, automatisch Personen oder verdächtige Rucksäcke in Sicherheitsbereichen zu identifizieren.
Gasmessung, visuelle Schwingungsanalyse und Teilentladungserkennung sind drei neue Funktionen für die vorausschauende Instandhaltung, die mit Version 5.2 ebenfalls kommen. Laut Boston Dynamics kann Spot durch die Integration mit der MFE Spot Connected Gas Detection Solution damit über 20 Gasarten autonom in Echtzeit überwachen. Atmosphärische Daten soll er dabei während Routineeinsätzen direkt in die Orbit-Software streamen.
Neben der mechanischen Inspektion und der Erkennung akustischer Veränderungen ist die visuelle Schwingungsanalyse eine zusätzliche Möglichkeit, den Zustand von Maschinen zu überwachen. Dazu werden Bewegungen optisch verstärkt, die für das bloße Auge sonst nicht wahrnehmbar sind. Um Anzeichen für Isolationsprobleme in Hochspannungsanlagen zu erkennen, ist nun zudem das Monitoringsystem Sorama L642 in das Konzept integriert.
Auch andere Hersteller entwickeln zentrale Datenplattformen
Mit der Entwicklung ist Boston Dynamics jedoch nicht allein. Neura Robotics aus Metzungen baut gerade die Kollaborations- und Kommunikationsplattform Neuraverse auf. Neben dem Betriebssystem für kognitive Roboter und KI zählen dazu auch sogenannte Gyms, in denen KI in physischen Prozessen trainiert. Roboterhersteller Kuka hat bereits vor einiger Zeit eine Software namens Kuka AIVI für die KI-basierte Steuerung von fahrerlosen Transportsystemen anhand visueller Informationen vorgestellt. Mit dem Betriebssystem iiQKA.OS2 setzt der Industrieroboterspezialist zudem auf einen vollständigen Virtual Robot Controller.
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