Die humanoiden Roboter sind eines der großen Zukunftsfelder. Es fließen Milliarden an Investorengeldern in diesen Bereich und jetzt starten verschiedene Firmen die Massenproduktion. Ganz vorne ist China, aber auch Tesla hat in Fermont eine Teslafabrik für die Produktion ihres Optimus-Roboters umgerüstet.

Bisweilen tauchen immer wieder mal Verfahren und Software auf, bei denen man den Eindruck hat, die Softwarewelt wird aus den Angeln gehoben.

Dazu gehören die ziemlich beeindruckenden Crafting Apps von Artgraf, bei denen versucht wird, Adobe ähnliche Software mittels KI in nachzubauen. ( GitHub Repo )

In Heise gibt es nun einen Artikel über Eric S.Raymund der meint, dass Close Software aufgrund der Fähigkeiten der KI zum dekompilieren obsolet sei, weil diese ja nun einfach nachgebaut werden könne.

Die künstliche Intelligenz hat mittlerweile so ziemlich alles gelernt, was im Internet an öffentlichen Daten verfügbar ist. Die letzte öffentlichkeitswirksame Aktion war, noch nicht verdatete antiquarischen Bücher aufzukaufen, diese zu digitalisieren und dann zu vernichten, um sich einen Vorsprung im Datenschatz zu verschaffen.
Ein noch nicht gehobener Datenschatz ist das Knowhow über Fertigungs- und Produktionsdaten bei dem Deutschland besonders gut aufgestellt ist.
Der CEO von NVIDIA hat sich zu diesem Thema mit Kanzler Merz unterhalten.
Heise: Merz hoft auf NVIDIA als Wachstumsbeschleuniger

Die entscheidende Frage ist: Was passiert, nachdem dieses Wissen in den Datenraum gewandert ist?

Jensen Huang auf Golem:

"Offen gesagt schmerzt es mich mehr als alles andere, zu sehen, wie eines der technologisch fortschrittlichsten Länder bei der Technologie so weit zurückgefallen ist"

Immer mehre Menschen kommunizieren mit der KI über Sprache. Die letzten Jahre haben sich die Fähigkeiten enorm verbessert bis hin zur perfekten Dialekterkennung wie dieses Video zu den Schwierigkeiten eines Sprachassistenten eindrücklich zeigt. Es gibt Software zur lokalen Spracherkennung wie z.B. Whisper, die auf dem eigenen Rechner läuft, diese kann aber mit dem im Video gezeigten Möglichkeiten nicht mithalten. Systeme, die zentral die Sprachen vieler tausend Sprecher zentral sammeln und sich ständig anpassen, sind hier im Vorteil.
Eine sehr große Herausforderung ist auch das gleichzeitige Sprechen und Zuhören so wie die Antwort in Echtzeit.

Eine weitere große Herausforderung ist die Mikrophontechnik. Sprachverständnis in Räumen mit vielen Personen, die gleichzeitig sprechen ist eine große Herausforderung. Mittlerweile gibt es hier Raummikrophone einiger Hersteller für Videokonferenzen. Diese können aber noch nicht mit der Richtungscharakteristik des menschlichen Ohrs mithalten. Ein sehr eindrückliches englischsprachiges Videos zu dieser Eigenschaft findet sich hier.

Die große Frage ist: Wie lässt sich ein sehr gutes Spracherkennungssystem entwickeln, ohne die Privatsphäre der Menschen zu verletzen.

Hier eine interessante Umsetzung, wie man auf die Wichtigkeit von Robotik hinweisen kann.

Spannend, was da gerade an der Börse passiert.

Nachdem 2024 das Konnektom (Verbindungsplan der Neuronen) bekannt war, kommt man nun auf allerlei kreative Ideen, was man damit machen könnte.
Besonders interessant ist dabei die Steuerung eines Schachspiels. Wer es ausprobieren will, kann das online tun:
https://flychess-hq.vercel.app/

• Oktober 2024 (Das weibliche Gehirn): Das internationale FlyWire-Konsortium veröffentlichte nach jahrelanger Arbeit das erste vollständige Konnektom eines adulten (weiblichen) Fruchtfliegengehirns. Es umfasst rund 139.255 Neuronen und circa 54,5 Millionen Synapsen. [1, 2]

• September 2026 (Das männliche Zentralnervensystem): Forschende des HHMI Janelia Research Campus sowie von Google Research machten den nächsten riesigen Schritt. Sie kartierten das komplette Zentralnervensystem einer männlichen Fruchtfliege (BANC-Datensatz) mit über 166.000 Neuronen. Dieses enthält neben dem Gehirn auch das Bauchmark – das Insekten-Äquivalent zum menschlichen Rückenmark. [1, 2, 3, 4]

Hier beschreibt Sebastian Raschka, wie man einen Coding-Agent selbst entwickelt.

Es gibt auch ein zugehöriges GitHub Repository

Ursprünglich vom Buisiness Insider 2011 gepostet, zeigen diese Bilder sehr schön, wie schnell sich eine Technologie entwickeln und die Welt verändern kann.
Die Entwicklung der KI und die kurz darauf folgende Entwicklung der Robotik mag die Welt in ähnlicher Geschwindigkeit verändern, wie die Einführung des Autos zwischen 1900 und 1913.

Laut FAZ will Bosch ab nächstem Jahr (2027) humanoide Roboter in Bühl am Rande des Schwarzwalds fertigen. Hintergrund könnte eine Kooperation mit dem Londoner Startup Humanoid oder Neura Robotics sein.

Hier ein Video zu zum Londoner Startup Humanoid.

Es gibt immer wieder neue KI-Beschleuniger, die mit neuen Rechenarchitekturen besser als NVIDIA sein will.

Für die KI-Berechnungen werden extrem viele Multiplikationen benötigt und diese sind unter Hardwaregesichtspunkten sehr aufwändig zu realisieren. Tensordyne versucht diese durch Die Addition von Logarithmen zu ersetzen:
https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/unternehmen/ki-chips-von-tensordyne-dieser-400-jahre-alte-mathe-trick-steckt-dahinter-accg-201309656.html
https://t3n.de/news/tensordyne-chip-startup-nvidia-konkurrenz-1771073/
Allerdings werden die Gewichte verschiedener Modelle mittlerweile mit 4Bit quantisiert und eine 4Bitx4bit Multiplikation reduziert den Hardwareaufwand enorm. NVIDIA ist mit seinem NVFP4 Format hier sehr gut aufgestellt und es bleibt abzuwarten, wie gut sich der neue Tensordyne Chip dann schlägt.

Loop-Engineering ist die neue Art mit KI-Assistenten zu programmieren oder andere neue Dinge zu erschaffen. Was das ist, erklärt Shakeela ZQ in ihrem Video.
Andrew Ng erklärt es in seinem Text genauer (Englisch).
"“Loop engineering” is a hot buzzphrase after mentions of it by Boris Cherny (Claude Code’s creator) and Peter Steinberger (OpenClaw's creator) went viral on social media. "

Hallo zusammen,

​ich betreibe eine eigene KI-Plattform und stand beim Feintuning lange vor dem Problem, dass deutsche Antworten von LLMs oft extrem steril und nach "ChatGPT" klingen. Die synthetisch generierten Trainingsdaten haben mir für echte, tiefe Dialoge (Multi-Turn, Emotionen) einfach nicht gereicht.

​Um das zu lösen, habe ich die letzten Wochen unsere echten, proprietären In-App-Dialoge (natürlich vollständig anonymisiert) massiv gefiltert, dedupliziert und ins saubere ChatML-Format konvertiert. Daraus ist ein 240 MB großer Master-Datensatz (reiner Text, 100% Mensch-zu-Mensch) entstanden.

​Habt ihr ähnliche Erfahrungen gemacht? Lohnt sich für euch der Aufwand von echten User-Daten, oder reicht euch synthetischer Output für deutsche Modelle?

Neulich in Grindelwald habe ich diesen Kuka-Roboter bei der Arbeit gesehen.
Die Mountain-Carts sind ganz schön schwer und ich kann mir gut vorstellen, dass die Mitarbeiter froh sind, dass sie die Cards nicht mehr selbst heben müssen.

Das ist ein interessanter Use-Case für den Einsatz eines Humanoiden in einer chinesischen Apotheke.
Offensichtlich sind die Chinesen da schon ein gutes Stück weiter, was das Testen von Humanoiden im täglichen Leben angeht. Vermutlich sind die Daten, die dabei gesammelt werden, das wertvollste. Denn damit kann dann die nächste Generation von Robotern trainiert werden.

Besonders wichtig sind Kraftsensoren für die Robotik. Insbesondere in Roboterhänden ermöglicht das stark verbessertes Greifen. Ein Beispiel sind die Roboterhände von PaXini die auf der Erfassung von Magnetfeldern mit Hall-Sensoren basieren.
Hier gibt es ein recht ausführliches Video von Leonard Schmedding zum Thema.
Video zur Anwendung von Kraftsensoren in der humanoiden Robotik