Physical AI Fünf Bausteine für intelligente Maschinen

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Physical AI gilt als nächster Evolutionsschritt der industriellen Digitalisierung. Der Begriff bleibt jedoch häufig abstrakt: Welche Technologien versetzen Maschinen in die Lage, ihre Umgebung zu erfassen, Situationen zu bewerten und eigenständig zu handeln?

Die Antwort liegt im Zusammenspiel mehrerer technologischer Bausteine. Erst wenn Sensorik, KI, Rechenleistung, Vernetzung und Robotik ineinandergreifen, entsteht aus einem datengetriebenen System ein handlungsfähiger Akteur. NTT DATA zeigt, auf welchen fünf Technologien Physical AI aufbaut.Künstliche Intelligenz war lange vor allem auf die Analyse vorhandener Daten ausgerichtet. Physical AI erweitert diesen Ansatz um die direkte Interaktion mit der realen Welt. Kameras, Lidar und weitere Sensoren erfassen die Umgebung. KI-Systeme interpretieren die gewonnenen Informationen und leiten daraus konkrete Aktionen ab.

Mit Physical AI lassen sich Systeme schaffen, die eigenständig mit Unsicherheit und Varianz umgehen und daraus die richtigen Entscheidungen ableiten. Gerade im Fertigungsbereich sind solche Fähigkeiten gefragt.

Oliver Köth, Managing Director Technology & Innovation DACH bei NTT DATA

Fünf entscheidende Technologien im Zusammenspiel

Künstliche Intelligenz war lange vor allem auf die Analyse vorhandener Daten ausgerichtet. Physical AI erweitert diesen Ansatz um die direkte Interaktion mit der realen Welt. Kameras, Lidar und weitere Sensoren erfassen die Umgebung. KI-Systeme interpretieren die gewonnenen Informationen und leiten daraus konkrete Aktionen ab.Im Unterschied zu klassischer Automatisierung müssen nicht mehr alle Regeln und möglichen Szenarien im Voraus programmiert werden. Physical AI bildet einen geschlossenen Regelkreis aus Wahrnehmung, Interpretation, Entscheidung und Aktion. Dafür sind fünf Technologiebereiche besonders wichtig:

1. Sensorik und Sensorfusion: die Grundlage der Wahrnehmung
    Physical AI beginnt mit der präzisen Erfassung der realen Welt. Sensoren messen unter anderem Temperatur, Druck, Vibrationen, Positionen und optische Eigenschaften. Sie wandeln physikalische Zustände in digitale Signale um. Entscheidend ist dabei nicht der einzelne Sensor, sondern das Zusammenspiel verschiedener Datenquellen. Durch Sensorfusion entsteht ein konsistentes Gesamtbild, das komplexe Zusammenhänge sichtbar macht. In der industriellen Praxis lassen sich Maschinenzustände so nicht nur anhand eines einzelnen Messwerts beurteilen. Stattdessen werden mehrere Parameter gemeinsam interpretiert.
    Das ermöglicht eine zuverlässigere Anomalieerkennung und schafft die Grundlage für adaptive Prozesse – etwa bei der Überwachung von Anlagen oder der vorausschauenden Wartung.
2. Edge Intelligence und energieeffiziente Chips: Entscheidungen in Echtzeit
    Physical AI muss Daten häufig dort verarbeiten, wo sie entstehen. Moderne Sensoren und eingebettete Systeme verfügen deshalb zunehmend über eigene Rechenkapazitäten und führen Machine-Learning-Modelle direkt vor Ort aus.
    Diese Edge-Architekturen verringern die Latenz und ermöglichen Reaktionen innerhalb von Millisekunden. Dafür sind leistungsfähige und zugleich energieeffiziente Chips erforderlich, die auch unter begrenzten Ressourcen komplexe KI-Modelle ausführen können.
    So lassen sich beispielsweise Verschleißerscheinungen früh erkennen oder Qualitätsabweichungen unmittelbar im Produktionsprozess korrigieren. Gleichzeitig müssen weniger Daten an zentrale Systeme übertragen werden. Das spart Bandbreite und kann den Energieverbrauch reduzieren.
3. Künstliche Intelligenz: der analytische Kern
    Die eigentliche Wertschöpfung entsteht, wenn Physical AI Daten in Wissen und konkrete Handlungen überführt. Dafür kommen maschinelles Lernen, Mustererkennung und zunehmend generative KI zum Einsatz.
    Foundation Models und sogenannte Vision-Language-Action-Modelle (VLA) eröffnen neue Möglichkeiten. Unternehmen können auf vortrainierten Modellen aufbauen und diese für bestimmte Einsatzszenarien anpassen. Das kann Entwicklungszeiten verkürzen und die Umsetzung neuer Anwendungen beschleunigen.
    VLA-Modelle verknüpfen visuelle Informationen, Sprache und Kontext. Dadurch können Maschinen beispielsweise gesprochene Befehle verstehen, auf unerwartete Situationen reagieren und Aktionen für Greifarme oder Antriebe ableiten.
    Für deterministische Steuerungs-, Regelungs- und Sicherheitsaufgaben bleiben klassische KI-Verfahren jedoch unverzichtbar. Das größte Potenzial entsteht durch die Kombination beider Ansätze: Generative Modelle übernehmen Wahrnehmung, Kontextverständnis und Planung. Klassische Verfahren sorgen für eine präzise und zuverlässige Ausführung.
4. 5G, 6G und industrielle Standards: die Basis für Vernetzung
    Damit Physical-AI-Systeme zuverlässig zusammenarbeiten, müssen Daten schnell, sicher und mit geringer Verzögerung übertragen werden. Kommunikationsstandards wie 5G und perspektivisch 6G schaffen dafür die technischen Voraussetzungen. Sie ermöglichen die Vernetzung von Maschinen, Sensoren und IT-Systemen – auch in dynamischen Produktionsumgebungen.
    Ebenso wichtig sind standardisierte Protokolle und Datenmodelle. Sie beschreiben Maschinendaten eindeutig und erleichtern die Zusammenarbeit unterschiedlicher Systeme. Nur wenn Maschinen und Anwendungen dieselbe „Sprache“ sprechen, lassen sich Daten effizient integrieren und weiterverarbeiten.Eine durchgängige Konnektivität hilft, isolierte Insellösungen zu vermeiden. Sie schafft stattdessen eine ganzheitliche Sicht auf Produktionsprozesse und ermöglicht es, Informationen systemübergreifend zu nutzen.
5. Fortschrittliche Robotik und adaptive Aktorik: Entscheidungen in Bewegung umsetzen
    Sensorik und KI übernehmen die Wahrnehmung und Entscheidungsfindung. Die physische Umsetzung erfolgt durch Robotik und Aktorik.Moderne Roboter sind nicht mehr ausschließlich auf starre Abläufe ausgelegt. Präzisere Steuerungssysteme, leistungsfähigere Aktoren und die enge Integration von KI ermöglichen es ihnen, ihre Bewegungen an wechselnde Bedingungen anzupassen.Kollaborative Roboter, autonome Transportsysteme und adaptive Greifer können dadurch auch in weniger strukturierten Umgebungen zuverlässig agieren. Sie reagieren auf Veränderungen und setzen Entscheidungen unmittelbar in physische Aktionen um. Damit schließt sich der Regelkreis der Physical AI: Das System erfasst seine Umgebung, interpretiert die gewonnenen Daten, trifft eine Entscheidung und handelt.