Hitachi nutzt seine Branchenexpertise, um die Revolution der physikalischen KI anzuführen

Physikalische KI – der Zweig der künstlichen Intelligenz, der Roboter und Industriemaschinen in der realen Welt steuert – hat ein Hierarchieproblem. An der Spitze steht OpenAI Und Google skalieren multimodale Fundamentmodelle. In der Mitte Nvidia baut die Plattformen und Werkzeuge für die Entwicklung physikalischer KI.

Und dann gibt es noch ein drittes Lager: Industriehersteller wie Hitachi und Deutschlands Siemensdiejenigen, die das leisere, aber wohl fundiertere Argument vorbringen, dass Man kann Maschinen nicht beibringen, sich in der physischen Welt zurechtzufinden, ohne sie vorher zu verstehen.

Diese Diskussion verlagert sich nun von der Strategie im Vorstand hin zur Umsetzung in der Fabrikhalle, wie Hitachi in einem kürzlich geführten Interview enthüllte. Nikkei AsienDie

⚙️ Warum die physikalische KI ein besseres Modell benötigt

Kosuke Yanai, stellvertretender Direktor des Hitachi-Zentrums für Technologieinnovation – Künstliche Intelligenz, spricht Klartext darüber, was eine realisierbare physische KI von der theoretischen Art unterscheidet:

„Physikalische KI kann in der Gesellschaft nicht implementiert werden ohne ein systematisches Verständnis, das mit grundlegenden Kenntnissen der Physik und industrieller Anlagen beginnt.“
— Kosuke Yanai, Hitachi Center for Technology Innovation-AI, via Nikkei

Hitachis Argumentation lautet, dass das Unternehmen bereits über einen Großteil dieses grundlegenden Wissens verfügt – angesammelt über Jahrzehntelange Erfahrung im Bau von Eisenbahnen, Energieinfrastruktur und industriellen Steuerungssystemen. Das Unternehmen verfügt über:

• 🌊 Technologie zur Simulation thermischer Fluide das Verhalten von Gasen und Flüssigkeiten modelliert
• 📡 Signalverarbeitungswerkzeuge zur Überwachung des Gerätezustands
• 🏗️ Tiefe Ingenieurfundamente in Produktdesign und Konstruktion der Steuerungslogik

🏭 Praxisbeispiele: Daikin und JR East

Während Hitachis übergeordnete physikalische KI-Architektur – die Integriertes Weltinfrastrukturmodell (IWIM), das als Mixture-of-Experts-System beschrieben wird, welches mehrere spezialisierte Modelle und Datensätze integriert, befindet sich noch in der Konzeptverifizierungsphase; zwei reale Anwendungen deuten jedoch darauf hin, dass der zugrunde liegende Ansatz bereits Ergebnisse liefert.

🔬 Die F&E-Pipeline: Entwicklungszeit verkürzen

Hitachis Bestrebungen im Bereich der physikalischen KI spiegeln sich auch in den Forschungsergebnissen des Unternehmens wider. Dezember 2025Das Unternehmen veröffentlichte Ergebnisse aus zwei Projekten, die auf der ASE 2025, eine hochkarätige Konferenz für Softwareentwicklung, die sich mit einem anhaltenden Engpass in der industriellen KI befasst: dem Zeit- und Arbeitsaufwand, der für das Schreiben und Anpassen von Steuerungssoftware erforderlich ist.

🚗 Automobilbranche – Automatisierte Steuergeräteprüfung

Hitachi und seine Tochtergesellschaft Abstinenz entwickelte ein System mit Retrieval-augmented generation (RAG) Automatische Erstellung von Integrationstestskripten für elektronische Fahrzeugsteuergeräte (ECUs). In einem Pilotprojekt mit Multicore-ECU-Tests:

📦 Logistik – Modulare Robotersteuerungssoftware

Im Bereich Logistik entwickelte Hitachi Technologie zum Variabilitätsmanagement das Robotersteuerungssoftware in wiederverwendbare Komponenten modularisiert, die um eine herum strukturiert sind Roboterbetriebssystem (ROS)Dies ermöglicht es den Bedienern, die Arbeitsabläufe für das robotergestützte Kommissionieren und Platzieren an neue Produkte oder Layouts anzupassen. ohne die Software von Grund auf neu zu schreiben.

🛡️ Sicherheit als bauliche Anforderung

Ein roter Faden, der sich durch alle physikalischen KI-Projekte von Hitachi zieht, ist die Betonung von Sicherheitsgeländer – nicht als bloße Pflichterfüllung, sondern als integraler Bestandteil des Systemdesigns. Laut Yanai integriert das Unternehmen seine Steuerungs- und Zuverlässigkeitstechnologie aus der Entwicklung sozialer Infrastrukturen, um zu verhindern, dass KI-Ausgaben von den von Menschen freigegebenen Betriebsparametern abweichen.

Dies umfasst:

• ✅ Eingabevalidierung — Aussortieren von Daten, mit denen Modelle nicht trainiert werden sollten
• ✅ Ausgabeprüfung — sicherstellen, dass Maschinenaktionen keine Menschen oder Sachen gefährden.
• ✅ Echtzeit-KI-Modellüberwachung — Erkennung von Betriebsanomalien in Echtzeit

⚠️ Physikalische KI-Systeme versagen in der realen Welt, nicht in einer Testumgebung. Die Anforderungen an eine KI, die Eisenbahnsignale oder Fabrikroboter steuert, unterscheiden sich grundlegend von denen eines Chatbots.

🖥️ Infrastruktur, die den Ambitionen gerecht wird

Hitachi Vantara — der Geschäftsbereich für Daten und digitale Infrastruktur des Konzerns — positioniert sich als Vorreiter bei NVIDIAs RTX PRO Server, aufgebaut auf dem RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUDie Hardware wurde entwickelt, um agentenbasierte und physische KI-Workloads zu beschleunigen. Sie wird mit Hitachis Technologie kombiniert. iQ-Plattform und wurde zum Bauen verwendet digitale Zwillinge — virtuelle Nachbildungen physikalischer Systeme — die in der Lage sind, alles von Netzschwankungen bis hin zu Roboterbewegungen in großem Maßstab zu simulieren.

Der IWIM-Konzept ist darauf ausgelegt, Nvidias Open-Source-Systeme zu verbinden Cosmos-Plattform für die Entwicklung physikalischer KI mit spezialisierten japanischsprachigen LLMs und visuellen Sprachmodellen über die Modellkontextprotokoll (MCP) — im Wesentlichen ein Rahmenwerk, um die Modelle, Simulationswerkzeuge und industriellen Datensätze zusammenzuführen, die physikalische KI-Systeme benötigen.

Der Wettlauf um die Vorherrschaft im Bereich der physikalischen KI ist noch lange nicht entschieden. Doch Hitachis Position – dass Domänenexpertise und operative Daten sind genauso wichtig wie die Modellarchitektur. — lässt sich immer schwerer ignorieren, insbesondere da die Einsätze mit Partnern wie Daikin und JR East zeigen, welchen Wert dieses Know-how in der Praxis tatsächlich hat.

Quellen:
Nikkei Asien (21. Februar 2026) | Hitachi Forschung und Entwicklung (24. Dezember 2025) | Hitachi Vantara Blog (27. August 2025)

Siehe auch: Alibaba steigt mit dem Open-Source-Robotermodell RynnBrain in den Wettlauf um physische KI ein.

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