Das Londoner Robotikunternehmen Humanoid, das offiziell unter dem Namen SKL Robotics firmiert, gehört nun zu den sogenannten Einhörnern, also jungen Unternehmen mit einer Bewertung von mehr als einer Milliarde Dollar. Laut zwei mit den Verhandlungen vertrauten Quellen schließt das Unternehmen derzeit die Pläne zur Aufnahme von rund 150 Millionen Dollar im ersten Teil einer Finanzierungsrunde ab. Diese Runde bewertet das Unternehmen mit 1,2 Milliarden Dollar, ohne das neu investierte Kapital einzurechnen. Bis September will das Unternehmen zudem weitere 80 bis 100 Millionen Dollar in einer weiteren Runde einwerben.
In bemerkenswert kurzer Zeit ist Humanoid damit zu einem der europäischen Hoffnungsträger auf dem Gebiet der sogenannten physischen künstlichen Intelligenz geworden, also intelligenter Maschinen, die in realen Umgebungen mit ihren Händen arbeiten können. Ziel des Unternehmens ist es, sichere humanoide Roboter zu bauen, die sich in großem Maßstab produzieren und im realen Betrieb einsetzen lassen.
Zwei Roboter
Das Flaggschiff des Unternehmens ist der Roboter HMND 01, der in zwei Ausführungen erhältlich ist.
Die erste davon, die Version Alpha Wheeled, bewegt sich auf einem Fahrgestell mit Rädern und ist vor allem für die Industrie bestimmt. Es handelt sich um eine robuste, 220 Zentimeter große Maschine, die rund 300 Kilogramm wiegt und sich mit einer Geschwindigkeit von bis zu 7,2 Kilometern pro Stunde in alle Richtungen bewegen kann. Mit einer Akkuladung kann sie etwa vier Stunden lang arbeiten und Lasten von bis zu 15 Kilogramm tragen. Der Körper verfügt über sogenannte 29 Freiheitsgrade, was vereinfacht gesagt die Anzahl der unabhängigen Gelenkbewegungen bezeichnet, die ihm ohne Einbeziehung der Greifer zur Verfügung stehen.
Die zweite Version, Alpha Bipedal, läuft wie ein Mensch auf zwei Beinen. Sie ist deutlich leichter, wiegt etwa 90 Kilogramm, ist 179 Zentimeter groß und bewegt sich mit einer Geschwindigkeit von bis zu 5,4 Kilometern pro Stunde. Das Unternehmen teilte mit, dass es diesen Roboter in nur fünf Monaten gebaut habe und dass er bereits nach zwei Trainingstagen stabil laufen konnte. Der Roboter kann geradeaus und durch Kurven gehen, sich auf der Stelle drehen, seitlich ausweichen, rückwärtsgehen, in die Hocke gehen, hüpfen und sogar rennen. Wenn ihn jemand aus einer beliebigen Richtung stößt, kann er sich selbst stabilisieren und das Gleichgewicht halten. Sein Kopf enthält außerdem einen Bildschirm, Leuchten, eine Anordnung aus sechs Mikrofonen und Lautsprecher, sodass Menschen auf natürliche Weise mit ihm kommunizieren können.
Beide Roboter erfassen ihre Umgebung mithilfe von Kameras mit 360-Grad-Sichtfeld und Tiefensensoren, die Entfernungen messen. In den Handgelenken befinden sich weitere Kameras, und über den Körper verteilt sind Kraftsensoren und taktile Rückmeldesysteme angebracht, durch die sie spüren, wie fest sie etwas halten oder wogegen sie gestoßen sind. Als Hände können sie entweder eine vollwertige fünfgliedrige Hand oder einen einfachen Klemmgreifer verwenden, je nachdem, welche Arbeit sie ausführen sollen. Für Rechenleistung und Entscheidungsfindung sorgt Technik von NVIDIA.
Steuerungssystem KinetIQ
Der eigentliche Vorteil des Unternehmens liegt jedoch nicht in der Hardware selbst, sondern in dem intelligenten Steuerungssystem namens KinetIQ. Es funktioniert auf beiden Maschinentypen und besteht aus vier Schichten, von denen jede eine andere Entscheidungsebene abdeckt und mit einer anderen Geschwindigkeit arbeitet.
Die oberste Schicht hat die Aufgabe, eine ganze Roboterflotte gleichzeitig zu steuern und die Arbeit entsprechend den erteilten Aufträgen unter ihnen aufzuteilen. Darunter befindet sich die Ebene, die einen einzelnen Roboter steuert und dessen einzelne Fähigkeiten, etwa die Bewegung durch den Raum oder das Greifen von Gegenständen, als Werkzeuge zur Erreichung eines Ziels einsetzt. Die dritte Schicht ist ein eigenes neuronales Netz, das in Alltagssprache formulierte Anweisungen, beispielsweise eine Kiste anheben oder eine Flasche aus dem Regal nehmen, in konkrete Bewegungen übersetzt. Die letzte und unterste Ebene kümmert sich ausschließlich um die Physik, also darum, dass der Roboter das Gleichgewicht hält und die von den höheren Ebenen verlangte Bewegung flüssig ausführt.
Diese Aufteilung ermöglicht es dem Unternehmen, die einzelnen Komponenten getrennt zu entwickeln und zu testen sowie neue Fähigkeiten schneller in die Praxis umzusetzen. Interessant ist, dass der Oberkörper bei beiden Robotern vom gleichen System gesteuert wird. Dadurch lassen sich beim Greifen von Gegenständen erworbene Fähigkeiten problemlos zwischen der Version auf Rädern und der Version auf Beinen übertragen, unabhängig davon, wie sich der jeweilige Roboter fortbewegt.
Roboter, die selbstständig aus Fehlern lernen
Der jüngste Schritt des Unternehmens ist eine Erweiterung namens KinetIQ Ascend. Bisher lernten die Roboter, indem sie die Bewegungen von Menschen nachahmten, die sie aus der Ferne steuerten. Doch dieser Ansatz hat seine Grenzen. Durch Nachahmung wird eine Maschine niemals schneller oder besser als der Mensch, den sie kopiert, und vor allem lernt sie nie, was sie nicht tun darf.
Deshalb setzt das Unternehmen sogenanntes bestärkendes Lernen ein. Der Roboter probiert eine Aufgabe wiederholt selbst aus und lernt aus seinen Erfolgen und Misserfolgen, und zwar direkt an der realen Maschine im tatsächlichen Betrieb, auf Wunsch ununterbrochen bei Tag und Nacht. Ziel ist eine Zuverlässigkeit von 99,9 Prozent, also ein Zustand, in dem der Roboter mit den Menschen Schritt hält und fast nie versagt.
Beim Entnehmen von Metallringen aus einer Kiste und ihrem Ablegen auf einem Förderband stieg der Durchsatz um 42 Prozent. Bei der Übergabe von Gegenständen an einen Menschen erhöhte sich der Durchsatz um 85 Prozent und die Erfolgsquote stieg von 80 auf 98 Prozent, was zehnmal weniger Fehler bedeutet. Beim Anheben von Kisten mit beiden Händen hat sich die Leistung mehr als verdoppelt und die Erfolgsquote stieg von 78 auf 99 Prozent. All diese Fortschritte wurden innerhalb von nur wenigen Trainingstagen erzielt.
Zwei Erkenntnisse überraschten das Unternehmen. Erstens genügt es, nur den schwierigsten Teil einer Aufgabe zu trainieren, um den gesamten Vorgang zu verbessern. Zweitens verbesserte sich der Roboter, obwohl er nur mit einem einzigen Gegenstand trainiert hatte, auch bei der Handhabung von Dingen, die er zuvor nie ausprobiert hatte. Die allgemeine Greiffähigkeit verbesserte sich also von selbst.
Weitere Pläne und Ziele
Das Unternehmen setzt darauf, dass die Roboter auch nach ihrer Auslieferung an die Kunden weiterlernen. Wann immer eine Führungskraft eingreift und den Roboter korrigiert, merkt sich das System diesen Eingriff als Signal dafür, dass es etwas falsch gemacht hat, und vermeidet es beim nächsten Mal. Jede eingesetzte Maschine sammelt somit zugleich Daten zur Verbesserung der nächsten Robotergeneration. Das Unternehmen selbst bezeichnet dies als Kompetenzfabrik, also als eine Reihe von Werkzeugen, die es ermöglicht, schnell eine neue Fähigkeit zu entwickeln und sie bis zur Einsatzreife zu optimieren.
Dass es sich dabei nicht nur um Theorie handelt, zeigen die ersten Kooperationen. Gemeinsam mit Schaeffler testete das Unternehmen erfolgreich das Entnehmen von Lagerringen aus Kisten in einer realitätsnahen Produktionsumgebung. In Zusammenarbeit mit SAP und dem Hersteller Martur Fompak International widmet es sich wiederum einer der schwierigsten Aufgaben der Automobilindustrie, nämlich der intelligenten Zusammenstellung von Teilen für die Sitzmontage.
Humanoid gehört damit zu den Unternehmen, die humanoide Roboter möglichst schnell aus den Laboren in reale Produktionslinien und Lager bringen wollen. Die jüngst erreichte Milliardenbewertung deutet darauf hin, dass auch die Investoren an diesen Plan glauben.
Quellen: theinformation.com und thehumanoid.ai
