Die diesjährige Ausgabe der beliebten Messe für Unterhaltungselektronik CES 2026 in Las Vegas enthüllte mehrere lang erwartete Neuheiten. Einer der meistbeachteten Marktteilnehmer war das Unternehmen NVIDIA, das die Erwartungen des Publikums zweifellos erfüllte. Sein CEO Jensen Huang erklärte, dass das Unternehmen plane, KI aus der Softwareumgebung in die reale physische Welt zu übertragen.
Während die Welt der Robotik früher noch weit von der Realität entfernt war, nimmt sie dank des Aufstiegs der künstlichen Intelligenz immer deutlichere Konturen an. Eines der einflussreichsten Unternehmen ist dabei NVIDIA, und laut CEO Jensen Huang stehen wir nun an der Schwelle zu einem „GPT-Moment für physische künstliche Intelligenz“. Die neuen Modelle, leistungsstarken Rechenplattformen und Kooperationen mit führenden Robotikpartnern stellen einen Meilenstein bei der Entwicklung intelligenter Maschinen dar. Diese können nicht nur denken, sondern auch in der physischen Welt handeln.
Eine neue Generation der Cosmos- und GR00T-Modelle
Den Grundstein der gesamten Initiative bilden offene KI-Modelle, die NVIDIA Entwicklern und Unternehmen auf der ganzen Welt zugänglich gemacht hat. Diese Werkzeuge sollen ihnen dabei helfen, Roboter schneller und präziser zu trainieren. Doch wie genau?
Die physische Welt ist laut NVIDIA äußerst unvorhersehbar, und reale Daten über die unterschiedlichsten Mechanismen und Gesetzmäßigkeiten zu sammeln, ist ein sehr langwieriger Prozess.
Durch die Bereitstellung der Modelle NVIDIA Cosmos Transfer 2.5, Predict 2.5 oder Cosmos Reason 2 erhalten Unternehmen und Entwickler jedoch nützliche synthetische Daten. Diese werden aus Trainings mit Videos, realen Situationen und 3D-Simulationen gewonnen. Laut dem Werbevideo von NVIDIA ermöglicht Cosmos so die Nutzung einer einheitlichen Darstellung der Welt, ohne dass sich die Roboter während des Trainings tatsächlich darin befinden müssen.
Gerade die Modelle NVIDIA Cosmos Transfer 2.5 und Predict 2.5 eröffnen Entwicklern die Möglichkeit, realistische synthetische Daten zu generieren und so das Verhalten von Robotern in einer virtuellen Umgebung zu simulieren, in der die üblichen Gesetze der Physik gelten. Das offene Modell Cosmos Reason 2 wiederum ermöglicht es Robotern und robotischen Geräten, die Welt um sich herum zu sehen und zu verstehen, während das Modell Isaac™ GR00T N1.6 speziell für humanoide Roboter entwickelt wurde.
Entscheidend ist zudem, dass das Unternehmen diese Modelle einer breiten Community zugänglich gemacht hat. Sie sind über die Plattform Hugging Face verfügbar, wodurch sie zu einem leicht zugänglichen Werkzeug für Entwickler auf der ganzen Welt werden. So können diese sie ohne größere Schwierigkeiten direkt in ihre Projekte integrieren.
Von universellen zu spezialisierten Robotern
Laut Jensen Huang sind die Prozessoren Jetson AGX Thor und die offenen physischen KI-Modelle der Schlüssel zur Schaffung eines Ökosystems, das globalen Branchenführern zu einer reibungsloseren und ausgereifteren Entwicklung verhelfen kann. Dank der neuen Technologien beschleunigt NVIDIA bereits jetzt die nächste Welle der Robotik.
In der aktuellen Robotikrevolution steht NVIDIA an der Seite mehrerer Partner, denen es gelingt, KI schrittweise aus den Laboren in die reale Welt zu übertragen. So verwendet etwa Boston Dynamics, das fortschrittliche humanoide Roboter wie Atlas entwickelt, die leistungsstarken NVIDIA-Jetson-Thor-Rechenmodule und offene Modelle für das Robotertraining. Auf diese Weise lernen die Roboter, ihre Umgebung wahrzunehmen, komplexe Bewegungen zu steuern oder Aufgaben zu erfüllen, die früher nur Menschen bewältigen konnten.
Das Unternehmen Richtech Robotics entwickelt auf diese Weise einen mobilen Humanoiden für präzise Navigation und Handhabung in industriellen Umgebungen, während LG Electronics einen neuen Haushaltsassistenten vorgestellt hat, der bei alltäglichen Aufgaben im Haushalt helfen soll.
Im Gesundheitswesen nutzt beispielsweise das Unternehmen LEM Surgical die Werkzeuge und Modelle von NVIDIA, um autonome chirurgische Arme für präzise Operationen zu trainieren.
All diese Beispiele veranschaulichen, dass die Innovationen von NVIDIA nicht nur ein theoretisches Konzept sind. Es handelt sich um ein echtes Ökosystem, in dem bereits jetzt Durchbrüche in der Welt der Robotik entstehen, was die Bereiche Gesundheitswesen, Logistik oder Fertigung grundlegend verändern könnte.
Eine Umgebung für gründliche Tests
NVIDIA stellte außerdem weitere Werkzeuge vor, mit denen Entwickler Zeit und Geld sparen können. Ein langjähriges Problem der Robotik ist nämlich die Feinabstimmung der Software, bevor ein Roboter tatsächlich in der realen Welt eingesetzt wird. Beim Testen robotischer Fähigkeiten vor ihrem Einsatz soll Isaac Lab-Arena helfen. Dabei handelt es sich um eine simulierte Umgebung, die überprüft, wie gut Roboter Aufgaben verstehen und ob sie diese zuverlässig ausführen können.
Ein weiteres nützliches Werkzeug ist OSMO, das die verschiedenen Teile des Entwicklungsworkflows vereinheitlicht – vom Training der Modelle bis hin zur Implementierung in robotischer Hardware.
Was bedeutet das für die Zukunft?
Die neue Welle der physischen KI zeigt, dass die Veränderungen in der Robotik schneller an Fahrt aufnehmen könnten als erwartet. Denn inzwischen sprechen wir nicht mehr nur von isolierten Prototypen oder Pilotprojekten. Mit den Robotikprozessoren, leistungsstarken Rechenwerkzeugen und offenen Modellen von NVIDIA erhält eine deutlich breitere Öffentlichkeit als bisher Zugang zur Entwicklung. Und gerade schnellere Innovationen und einfacheres Training könnten eine rasante Revolution in der Welt der Robotik auslösen.
