Erläuterung der Herausforderungen für die Steuerung physikalischer KI und autonomer Systeme

Governance rund um Physikalische KI Die Integration autonomer KI-Systeme in Roboter, Sensoren und Industrieanlagen gestaltet sich zunehmend schwieriger. Die entscheidende Frage geht über die reine Aufgabenerfüllung von KI-Systemen hinaus – sie umfasst die Prüfung, Überwachung und das Stoppen ihrer Aktionen bei der Interaktion mit realen Systemen.

📊 Wachstum der Industrierobotik

Die Industrierobotik bildet eine wesentliche Grundlage für diese Diskussion. Internationaler Verband für Robotik berichteten, dass 542.000 Industrieroboter Im Jahr 2024 wurden weltweit 300.000 Geräte installiert – mehr als doppelt so viele wie im Jahresvergleich vor zehn Jahren. Prognosen zufolge werden die Installationen 2024 einen Höchststand erreichen. 575.000 Einheiten im Jahr 2025 und übertreffen 700.000 Einheiten bis 2028Die

Marktforscher verwenden das Label „Physical AI“ für eine wachsende Anzahl von Systemen, darunter Robotik, Edge Computing und autonome Maschinen. Grand View Research Der globale Markt für physikalische KI wurde auf geschätzt 81,64 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025, prognostiziertes Wachstum auf 960,38 Milliarden US-Dollar bis 2033Die Kategorisierung hängt jedoch davon ab, wie die Anbieter Intelligenz in physischen Systemen definieren.

🔄 Von der Modellausgabe zur physischen Aktion

Die Herausforderung der Systemsteuerung unterscheidet sich grundlegend von rein softwarebasierter Automatisierung, da physische Systeme in der Umgebung von Arbeitsplätzen, Infrastruktur und menschlichen Nutzern agieren. Sie sind mit Geräten verbunden, die klare Sicherheitsgrenzen erfordern. Die Ergebnisse eines Modells können in Roboterbewegungen, Maschinenanweisungen oder sensorgestützte Entscheidungen umgesetzt werden. Sicherheitsgrenzen und Eskalationswege integraler Bestandteil des Systemdesigns.

🤖 Google DeepMinds Robotik-Innovation

Die Robotikarbeit von Google DeepMind veranschaulicht, wie KI-Modelle an dieses Umfeld angepasst werden. Das Unternehmen führte ein Gemini Robotics Und Gemini Robotics-ER Im März 2025 wurden sie als Modelle beschrieben, die auf Gemini 2.0 für Robotik und verkörperte KI aufbauen. Gemini Robotics fungiert als Vision-Sprache-Aktions-Modell zur direkten Steuerung von Robotern, während Gemini Robotics-ER sich auf verkörpertes Denken, einschließlich räumlichem Verständnis und Aufgabenplanung, konzentriert.

Ein Roboter dieses Modelltyps muss Objekte erkennen, Anweisungen verstehen und Bewegungsabläufe planen. Er muss außerdem die Genauigkeit der Aufgabenerfüllung bewerten – wodurch ein Steuerungsproblem entsteht, das beides umfasst. Modellverhalten Und Grenzen des mechanischen SystemsDie

In den Veröffentlichungsunterlagen erklärte Google DeepMind, dass Gemini Robotics Anweisungen in natürlicher Sprache befolgen und mehrstufige Manipulationsaufgaben ausführen könne. Beispiele hierfür seien: Papier falten, Gegenstände in Taschen packen und Gegenstände handhaben, die während der Ausbildung nicht gesehen wurdenDie

⚙️ Technische Anforderungen, die über das Sprachverständnis hinausgehen

Die technischen Anforderungen an physikalische KI gehen über das Sprachverständnis hinaus und umfassen visuelle Wahrnehmung, räumliches Denken, Aufgabenplanung und Erfolgserkennung. In der Robotik Erfolgserkennung ist von entscheidender Bedeutung, da Systeme feststellen müssen, ob Aufgaben abgeschlossen sind, Wiederholungsversuche erforderlich sind oder ob sie abgebrochen werden sollten.

Google DeepMind Gemini Robotics-ER 1.6Das im April 2026 vorgestellte Modell zeigt, wie diese Funktionen in neuere Modelle integriert werden. Das Unternehmen beschreibt das Modell als Unterstützung für räumliche Logik, Aufgabenplanung und Erfolgserkennung mit der Fähigkeit, Zwischenschritte zu analysieren und zu entscheiden, ob fortgefahren oder ein neuer Versuch unternommen werden soll.

Laut Googles Entwicklerdokumentation ist Gemini Robotics-ER 1.6 als Vorschauversion über die Gemini-API verfügbar. Es wird als Bildverarbeitungs- und Sprachmodell beschrieben, das die agentenbasierten Fähigkeiten von Gemini auf die Robotik überträgt, darunter visuelle Interpretation, räumliches Denken und Planung anhand von natürlichsprachlichen Befehlen.

🛡️ Sicherheitssteuerungen im Systemdesign

Die Komplexität der Governance steigt, wenn Systeme Tools aufrufen, Code generieren oder Aktionen auslösen können. Die Kontrollen müssen Folgendes definieren:

• Auf welche Daten das System zugreifen kann
• Welche Werkzeuge es verwenden kann
• Welche Aktionen erfordern menschliche Zustimmung?
• Wie Aktivitäten zur Überprüfung protokolliert werden

McKinseys KI-Vertrauensstudie 2026 hebt dieses Problem im Bereich der KI in Unternehmen im Allgemeinen hervor und stellt fest, dass nur etwa ein Drittel der Organisationen Es wurde ein Reifegrad von drei oder höher in den Bereichen Strategie, Governance und agentenbasierte KI-Governance gemeldet, selbst wenn KI-Systeme zunehmend autonome Funktionen übernehmen.

In der Robotik umfasst Sicherheit das physikalische Verhalten von Maschinen. Google DeepMind beschreibt Robotersicherheit als ein vielschichtiges Problem, das Folgendes beinhaltet:

Das Unternehmen stellte vor ASIMOV, ein Datensatz zur Bewertung der semantischen Sicherheit in der Robotik und der verkörperten KI, der entwickelt wurde, um zu testen, ob Systeme sicherheitsrelevante Anweisungen verstehen und unsicheres Verhalten in physischen Umgebungen vermeiden können.

📋 Governance-Rahmenwerke und -Standards

Die Steuerung von Softwareagenten wird schwieriger zu handhaben, wenn Systeme mit Robotern, Sensoren oder Industrieanlagen verbunden werden. Dazu gehören: Zugriffsrechte, Prüfprotokolle, Ablehnungsverhalten, Eskalationswege und TestsDie

Governance-Rahmenwerke wie die NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement Und ISO/IEC 42001 Es müssen Strukturen für das Management von KI-Risiken und -Verantwortlichkeiten über den gesamten Systemlebenszyklus hinweg bereitgestellt werden. Im Bereich der physikalischen KI müssen diese Kontrollmechanismen das Modellverhalten, vernetzte Maschinen und Betriebsumgebungen berücksichtigen.

🤝 Branchenpartnerschaften und Kooperationen

Google DeepMind arbeitet im Rahmen seiner Entwicklung verkörperter KI mit Robotikunternehmen zusammen. Im März 2025 kündigte das Unternehmen Partnerschaften mit … an. Apptronik auf humanoiden Robotern mit Gemini 2.0, Auflistung Agile Robots, Agility Robotics, Boston Dynamics und Enchanted Tools unter den vertrauenswürdigen Testern für Gemini Robotics-ER.

Das Update von 2026 bezog sich auf die Arbeit mit Boston Dynamics einschließlich Roboteraufgaben wie dem Ablesen von Instrumenten – Anwendungsfälle, die vom visuellen Verständnis, der Aufgabenplanung und der zuverlässigen Beurteilung der physikalischen Bedingungen abhängen.

🏭 Anwendungen in der Praxis

Physikalische KI findet Anwendung auf Industrieinspektion, Fertigung, Logistik, Anlagen und LagerhäuserDiese Umgebungen erfordern von Systemen, dass sie reale Gegebenheiten interpretieren und innerhalb definierter Grenzen agieren. Die Frage der Steuerung konzentriert sich darauf, wie diese Grenzen festgelegt werden, bevor autonome Systeme Entscheidungen treffen oder ausführen dürfen.

(Foto von Mitchell Luo)

Siehe auch: Die Steuerung von KI-Agenten rückt in den Fokus, da Regulierungsbehörden Kontrolllücken aufzeigen.

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