KI erlaubt es Robotern, die Daten von Kameras und anderen Sensoren in Echtzeit auszuwerten und flexibel mit ihrer Umgebung zu interagieren. Dadurch können sie viele neue Aufgaben übernehmen, die weit über das Beschicken von Maschinen und das Montieren von Teilen in der Industrie hinausgehen. Sie können beispielsweise:
in der Logistik selbstständig Waren und Teile heraussuchen, verpacken und transportieren;
in der Pflege kranke und hilfsbedürftige Menschen unterstützen, etwa beim Aufstehen oder Aufheben von Gegenständen;
im Krankenhaus bei Operationen chirurgische Instrumente reichen, Gewebe anheben, Proben entnehmen oder Wunden nähen;
in der Landwirtschaft das Vieh versorgen, Unkraut jäten, Schädlinge absammeln sowie Obst und Gemüse ernten und verpacken;
im Bergbau und auf Offshore-Plattformen schwere und gefährliche Tätigkeiten ausführen.
Die KI muss dabei auf Systemen am oder im Roboter laufen, damit diese in Echtzeit entscheiden und reagieren können. Eine Übertragung und Verarbeitung der Bild- und anderen Sensordaten auf entfernten Systemen wäre mit zu großen Verzögerungen verbunden. Zudem garantiert das KI-Inferencing direkt am Handlungsort, dass die Roboter unabhängig sind und auch dann noch reibungslos funktionieren, wenn Verbindungen gestört sind oder abreißen.
Anforderungen weit über klassische IT heraus
Die Systeme, die als Gehirn der Roboter dienen, müssen allerdings besondere Anforderungen erfüllen und unterscheiden sich daher von klassischen IT-Systemen, die in Rechenzentren zum Einsatz kommen. Ihre wichtigsten Eigenschaften sind:
1. Robustes Design: Da Roboter unter anderem in Lagern, Fabrikhallen, Krankenhäusern und im Freien arbeiten, müssen die IT-Systeme den dort herrschenden Umgebungsbedingungen standhalten. Erschütterungen und Vibrationen, Staub und Dreck, Temperaturschwankungen und Feuchtigkeit dürfen ihnen nichts anhaben. Benötigt werden daher deutlich robustere Systeme als im Rechenzentrum, wo die Server fest im Rack verbaut sind, von leistungsstarker Klimatechnik gekühlt werden und vor allen äußeren Einflüssen geschützt sind.
2. Kompakter Formfaktor: Am oder im Roboter gibt es üblicherweise wenig Platz für zusätzliche Komponenten, weshalb die eingesetzten IT-Systeme kompakt sein müssen. Zudem würden voluminöse Server die Roboter unter Umständen in ihren Bewegungen einschränken oder beim Einsatz in beengten oder windigen Umgebungen behindern.
3. Schutz vor Manipulationen und unberechtigten Zugriffen: Die meisten Roboter kommen in öffentlichen oder halböffentlichen Bereichen zum Einsatz. Das heißt, dass die IT-Systeme relativ frei zugänglich sind und einen guten Schutz vor Manipulationen und unberechtigten Zugriffen benötigen. In der Regel bedeutet das: keine offenen oder leicht erreichbaren Schnittstellen und ein integriertes Trusted Platform Module (TPM). Auf diesem manipulationssicheren Chip können Schlüssel und Zertifikate für die sichere Kommunikation abgelegt werden, aber auch eindeutige IDs und Hashwerte aller Komponenten des Systems, um Veränderungen an Hardware oder Firmware zuverlässig erkennen zu können.
4. Zero Touch Provisioning und Remote Management: Dort, wo die Roboter eingesetzt werden, ist meist kein ausgebildetes IT-Personal vor Ort, das sich um die Installation und Verwaltung der IT-Systeme kümmern kann. Sie müssen deshalb ein Zero Touch Provisioning und ein Remote Management unterstützen. Die Fabrikarbeiter, Logistiker, Landwirte oder Pflegekräfte brauchen die Geräte dann nur anzuschrauben und einzuschalten – diese fahren anschließend vorkonfiguriert hoch und holen sich weitere Einstellungen und Anwendungen bei Bedarf über eine Netzwerkverbindung. Das Management übernimmt das IT-Team aus der Ferne und wird dabei idealerweise von einer leistungsfähigen Plattform für das Edge-Management unterstützt, die die Planung und Verteilung von Konfigurationsänderungen, Updates und neuen Anwendungen weitgehend automatisiert.
5. Energieeffiziente Hardware-Komponenten: Roboter müssen sich frei bewegen können und werden deshalb in den meisten Fällen von Batterien mit Strom versorgt. Daher sind sie auf IT-Systeme mit energieeffizienten Komponenten angewiesen. Diese schonen die Batterie und produzieren auch wenig Abwärme, was den Kühlaufwand reduziert und lüfterlose Designs ermöglicht. Für das Inferencing sollten deshalb NPUs oder andere auf KI-Berechnungen optimierte Spezialprozessoren statt stromhungriger CPUs und GPUs verwendet werden.
Der Roboter ist nur so gut wie ein Gehirn
„Intelligente Roboter sind so vielseitig einsetzbar, dass sie in den kommenden Jahren zahlreiche Arbeitsbereiche erobern werden“, betont Chris Kramar, Director & General Manager OEM Solutions DACH bei Dell Technologies. „Das können sie aber nur, wenn ihre Gehirne – also die IT-Systeme, die das Inferencing übernehmen – genau auf die spezifischen Anforderungen in der Robotik zugeschnitten sind. Klassische IT-Systeme aus dem Rechenzentrum sind dafür weitgehend ungeeignet. In der Roboterwelt werden robuste, kompakte und manipulationssichere Lösungen mit äußerst energieeffizienter Hardware sowie einfacher Installation und Einrichtung benötigt.“
