Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert unsere Welt – doch nicht nur durch Cloud-basierte Systeme wie ChatGPT. Während ChatGPT vor allem als Software-Anwendung beeindruckt, eröffnet das Konzept der Physical AI eine neue Dimension für die Robotik und autonome Systeme. Michele Magno, KI-Experte, beschreibt Physical AI als eine weiterführende Herausforderung, die über die Fähigkeiten von Software-KIs hinausgeht. Im Gegensatz zur konventionellen KI, die große Rechenzentren benötigt, verteilt Physical AI die Intelligenz direkt auf physische Geräte wie Roboter – also auf sogenannte Edge Devices.
Physical AI bedeutet, dass Roboter nicht mehr ausschließlich auf zentrale Cloud-Dienste angewiesen sind, sondern eigene, unabhängige Rechenkapazitäten besitzen, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Dieses Prinzip ist besonders relevant für Anwendungen in der Robotik, in denen Latenzzeiten kritisch sind und Vernetzung nicht immer zuverlässig garantiert werden kann. Edge Computing, also das Verarbeiten von Daten direkt am Einsatzort, ist hierbei ein Schlüsselbegriff.
Im Vergleich dazu ist ChatGPT eher ein Softwaremodell, das große Mengen an Trainingsdaten verarbeitet und auf leistungsstarken Servern läuft, was als Cloud Computing bezeichnet wird. Der Experte Michele Magno unterstreicht, dass ChatGPT trotz seiner Komplexität im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung vergleichsweise einfach ist gegenüber den Herausforderungen von Physical AI, da dort sowohl Hard- als auch Software-Innovationen zusammenwirken müssen.
Physical AI kombiniert Sensorik, Aktorik und intelligente Datenverarbeitung vor Ort und ermöglicht dadurch autonome Systeme, die robuster, schneller und effizienter agieren können. Dies hat enorme Auswirkungen auf die Industrie 4.0, autonome Fahrzeuge, Drohnen und Service-Roboter. Künftige Entwicklungen werden die Grenzen zwischen KI-Modellen wie ChatGPT und autarken physischen Systemen zunehmend verwischen.
Zusammenfassend lässt sich sagen: Die Zukunft der KI liegt nicht nur im Cloud-basierten Deep Learning, sondern zunehmend auch in der dezentralen, physischen Intelligenz direkt an der Schnittstelle zwischen Digitalisierung und realer Umwelt – eine spannende Herausforderung für Ingenieure und Wissenschafter weltweit.
Weiterführende Links
- https://www.nature.com/articles/s41746-021-00491-1
- https://ieeexplore.ieee.org/document/9413328
- https://www.technologyreview.com/2023/03/14/1070496/physical-ai-robotik-edge-computing/
- https://www.sciencedaily.com/releases/2021/05/210514101452.htm