AWS baut offene Werkzeugkette für Roboter-Entwicklung

Amazon Web Services hat am 8. Oktober eine offene Werkzeugkette für Physical AI vorgestellt. Sie verbindet Dienste von AWS mit der Robotics-Software von NVIDIA in einem Arbeitsablauf. Das Ziel: Roboter-Modelle sollen von der Datenaufnahme bis zum Dauerbetrieb auf einem Weg kommen.

Was die Werkzeugkette abdeckt. Sie bündelt fünf Schritte: künstlich erzeugte Trainingsdaten, Modelltraining, Simulation und Prüfung, Ausrollen auf das Gerät und das Nachlernen aus dem Betrieb. Für das Training nutzt AWS seinen Dienst SageMaker. Für die Verteilung auf die Maschine kommt IoT Greengrass zum Einsatz.

Welche Rolle NVIDIA spielt. Von NVIDIA kommen die Bausteine Isaac Sim, Isaac Lab, Isaac GR00T und Cosmos. Isaac Sim ist eine Umgebung, in der ein Roboter virtuell trainiert und geprüft wird, bevor er sich bewegt. Das heißt konkret: Neuer Bewegungsablauf erst in der Simulation, dann an der echten Maschine.

Links die reale Maschine, rechts dieselbe Aufgabe in der Simulation: Der Abgleich beider Welten ist der Kern solcher Werkzeugketten. (Quelle: Humanoid Robotics Technology)

Warum Daten der Engpass sind. Sprachmodelle haben das Internet als Datenquelle, Roboter haben nichts Vergleichbares. Sri Elaprolu von AWS sagt: Firmen sollen sich auf ihr Problem konzentrieren, nicht auf die Infrastruktur. Deshalb erzeugt die Werkzeugkette zusätzliche Trainingsszenarien am Rechner und prüft sie in der Simulation.

Wo das schon läuft. In den Lagern von Amazon arbeiten nach Firmenangaben über eine Million Roboter. Ein zweites Beispiel nennt AWS selbst: In Japan stehen mehr als 300 Humanoide in Convenience-Stores im Einsatz. Diese Läden gelten als schwieriger als eine Fabrik, weil sich die Umgebung ständig ändert.

Was das für den Mittelstand heißt. Die Werkzeugkette ist Infrastruktur, kein Roboter. Wer sie nutzt, braucht eigene Anwendungsdaten und Entwickler. Das heißt konkret: Prüfen Sie vor dem Einstieg, welcher Systemintegrator in Ihrer Nähe mit dieser Kette arbeitet.