Physical AI entsteht erst dort, wo mehrere technologische Disziplinen ineinandergreifen und einen geschlossenen Regelkreis aus Wahrnehmung, Interpretation und Aktion bilden. Durch Kameras, Lidar-Technologie und andere Sensoren können sie die reale Welt interpretieren und flexibel auf Veränderungen reagieren. Im Unterschied zur klassischen Automatisierung müssen nicht mehr alle Regeln und Szenarien im Vorfeld explizit definiert bzw. programmiert werden. Fünf Bausteine sind dabei entscheidend:
1. Sensorik und Sensorfusion: Physical AI beginnt mit der Fähigkeit, die reale Welt durch moderne Sensorsysteme präzise zu erfassen. In der industriellen Praxis bedeutet das beispielsweise, dass sich Zustände von Maschinen nicht mehr isoliert bewerten lassen, sondern im Kontext mehrerer Parameter interpretiert werden.
2. Edge Intelligence und energieeffiziente Chips: Die Verarbeitung großer Datenmengen direkt dort, wo sie entstehen, ist eine zentrale Voraussetzung für Physical AI. Moderne Sensoren und eingebettete Systeme verfügen zunehmend über eigene Rechenkapazitäten und führen Machine-Learning-Modelle lokal aus. Das reduziert Latenzen erheblich und ermöglicht Reaktionen in Millisekunden. Voraussetzung dafür sind hochspezialisierte, energieeffiziente Chips. Solche Architekturen erkennen nicht nur Qualitätsabweichungen direkt im Produktionsprozess, sondern senken gleichzeitig den Bedarf, große Datenmengen zentral zu übertragen Das spart sowohl Bandbreite als auch Energie.
3. Analytischer Kern: Die eigentliche Wertschöpfung von Physical AI entsteht durch die Fähigkeit, Daten nicht nur zu sammeln, sondern in verwertbares Wissen zu überführen. Hierfür kommen Verfahren des maschinellen Lernens, der Mustererkennung und zunehmend auch generative KI-Modelle ins Spiel. Insbesondere Foundation Models und sogenannte Vision-Language-Action-Modelle (VLA) verändern die Entwicklung intelligenter Umgebungen. Während VLA-Modelle visuelle Informationen, Sprache und Kontext interpretieren, übernehmen generative Modelle Wahrnehmung, Kontextverständnis und Planung. klassische KI-Methoden stellen letztlich eine präzise und verlässliche Ausführung sicher.
4. Vernetzung durch 5G/6G und industrielle Kommunikationsstandards: Damit Physical-AI-Systeme konsistent arbeiten können, müssen Daten in hoher Geschwindigkeit und mit minimaler Verzögerung sicher übertragen werden. Moderne Kommunikationsinfrastrukturen wie 5G und perspektivisch 6G schaffen dafür die Grundlage. Parallel dazu gewinnen standardisierte Protokolle und Datenmodelle an Bedeutung. Diese durchgängige Konnektivität ist entscheidend, um isolierte Insellösungen zu vermeiden und eine ganzheitliche Sicht auf Produktionsprozesse zu schaffen.
5. Fortschrittliche Robotik und adaptive Aktorik: Während Sensorik und KI die Wahrnehmung und Entscheidungsfindung übernehmen, liegt die physische Umsetzung in der Hand moderner Robotiksysteme. Kollaborative Roboter, autonome Transportsysteme oder adaptive Greifsysteme sind in der Lage, ihre Bewegungen dynamisch anzupassen und auch in unstrukturierten Umgebungen zuverlässig zu agieren.
Damit schließt sich der Regelkreis: Systeme erfassen ihre Umwelt, interpretieren die Daten und setzen Entscheidungen unmittelbar in physische Aktionen um.
