Dieser neue Roboter könnte der nächste Schritt sein, Menschen durch manuelle Arbeit zu ersetzen

Wie viele Roboter braucht man, um eine Glühbirne einzuschrauben? Wenn wir bei den derzeit auf dem Markt befindlichen Roboterarmen bleiben, lautet die Antwort Null. Bislang mangelte es Roboteranhängseln an der nötigen Geschicklichkeit, um komplexe und heikle Aktionen auszuführen. Besonders beim Umgang mit empfindlichen Materialien. Solche Einschränkungen waren ein Segen für die Befürworter manueller Arbeit, die hofften, die groß angelegte Automatisierung in Schach zu halten. Ein neuer Roboterarm des Start-up-Unternehmens Eka könnte Forschern jedoch eine Lösung für eine der unnachgiebigsten Fragen der Robotik bieten und den Weg für ungeahnte Ausmaße der industriellen Automatisierung ebnen.

Eka mit Sitz in Cambridge, Massachusetts, bietet einen einzigartigen Ansatz für das Problem der Geschicklichkeit in der Robotik. Das von MIT-Professor Pulkit Agrawal und dem ehemaligen Google DeepMind-Forscher Tuomas Haarnoja gegründete Unternehmen verfolgt einen einzigartigen Ansatz, um seinen KI-Systemen die Ausführung komplexer Bewegungen beizubringen. Durch den Einsatz dessen, was seine Führungskräfte als Vision Force Action (VFA)-Lernmodell bezeichnen, könnte das KI-System von Eka laut Agrawal „eine neue Grundlage schaffen, die Leistung, Allgemeingültigkeit und Sicherheit vereint, um Hochleistungsroboter in die Hände aller zu legen“.

Ein aktueller Bericht von Will Knight von Wired bestätigt dieses Potenzial. Indem der Bericht zeigt, wie Ekas Roboterarm komplexe Aufgaben ausführt, von der Manipulation von Schlüsseln bis zum Sortieren von Chicken Nuggets, könnte er sich als prophetisch für eine sich schnell verändernde Industrielandschaft erweisen. KI-basierte Robotik revolutioniert bereits die manuelle Arbeit, insbesondere in China, wo Roboter häufig Aufgaben neben Arbeitern in Massentierhaltungen und Fabriken erledigen. Einige Fortschritte haben zu dunklen Fabriken geführt, in denen Produkte wie Smartphones rund um die Uhr und ohne menschliche Arbeitskräfte hergestellt werden können. Trotz dieser Veränderungen bleiben geschickte Aufgaben jedoch unerreichbar. Unglücklicherweise für die globalen Arbeitsmärkte könnte ein Roboter, der mit Himbeeren umgehen kann, bahnbrechend sein.

Normalerweise trainieren Entwickler autonome Roboter mithilfe von Vision-Language-Action-Modellen (VLA). Ähnlich wie beim Training großer Sprachmodelle füttern VLAs KI-Systeme mit riesigen Mengen visueller Informationen, bis sie lernen, diese zu reproduzieren. Dieser Ansatz hat jedoch offensichtliche Nachteile. Was passiert zum Beispiel, wenn etwas Unerwartetes passiert?

Um dies zu veranschaulichen, nehmen Sie ein Stück Obst und denken Sie über die unendlichen Variationen nach, die eine Aktion hervorrufen kann. Erdbeeren beispielsweise gibt es in unterschiedlichen Formen, Größen und Reifegraden. Sie können nass, in unregelmäßigen Winkeln platziert oder matschig sein. Die Naturgesetze von Kraft, Schwerkraft und Trägheit verstärken diese Probleme. Wie passt eine Roboterhand in eine missgebildete Beere? Was passiert, wenn er ausrutscht oder fällt? Die Antwort sind mehr Daten. Aber um es zu bekommen, müssen Forscher die gigantische Aufgabe bewältigen, ihre Modelle mit Videos zu füttern, die die unzähligen Arten zeigen, wie eine Beere gepflückt wird. Somit wurzelt das Problem der Robotergeschicklichkeit in der grundlegendsten Tatsache unserer Existenz: den unendlichen Variationen unserer natürlichen Welt.

Eka verfolgt jedoch einen anderen Ansatz. Um sein Roboteranhängsel zu trainieren, verwendet das Startup ein Vision-Force-Action-Modell, bei dem ein KI-Modell Tausende von Stunden an Simulationen durchführt, die das System dazu zwingen, diese Probleme direkt zu lösen. Die VFA-Simulationen von Eka berücksichtigen natürliche Prinzipien wie Masse und Trägheit, um dem Robotersystem beizubringen, wie diese Kräfte auf die von ihm manipulierten Objekte wirken. In seinem Bericht verglich Knight ein solches System mit denen, die Googles Alpha-Zero-Programm unterstützen, das neue Schachstrategien entdeckt hat. Leider bleibt das Duo strategisch im Ungewissen darüber, wie sie diese Simulationen in die reale Welt übertragen, ein Hindernis, das in der Robotik als Simulations-Realitäts-Lücke bekannt ist. Der Beweis liegt jedoch vor. Oder, in Ekas Fall, Chicken Nuggets.

Um Ekas Roboterhände zu testen, präsentierte Knight ihr eine Reihe von Gegenständen zum Sammeln, darunter Ohrstöpsel, eine Haarbürste und Schlüssel. Obwohl Knight anerkennt, dass der Roboter oft „ein paar Kneifen“ braucht, um seine Aufgabe zu erfüllen, hat die Hand ihre Aufgabe letztendlich dank einer Reihe maßgeschneiderter Zangen erfüllt, die dem Roboter das Gefühl geben. Die Videos des Unternehmens dokumentieren Knights Berichterstattung und zeigen, wie der Roboter Glühbirnen einschraubt und eine Erdbeere aus der offenen Handfläche eines Models holt.

In einem Beispiel beobachtete Knight, wie Eka einen Tisch mit Chicken Nuggets sortierte, die auf einem Förderband mit sich bewegenden Behältern verstreut waren, und demonstrierte damit die Improvisationsfähigkeiten, die in der Industrierobotik normalerweise fehlen. Obwohl banal, sind diese Beispiele bedeutsam. Wie Knight betont, wird der Umgang mit Lebensmitteln aufgrund ihrer empfindlichen Zusammensetzung größtenteils von menschlichen Bedienern durchgeführt. Unglaublicherweise könnten Chicken Nuggets der Vorläufer der industriellen Massenautomatisierung sein. Laut Wired glaubt Eka, dass es „die Hälfte geschafft“ hat. Jetzt ist es eine Frage des Maßstabs.

Solche Fortschritte müssen zwangsläufig mit massiven Arbeitsplatzverlusten einhergehen. Laut einem Bericht von Goldman Sachs aus dem Jahr 2026 sind etwa 300 Millionen Arbeitsplätze der KI-Automatisierung ausgesetzt. Unterdessen berichtete das Weltwirtschaftsforum, dass 58 % der Arbeitgeber glauben, dass Fortschritte in der Robotik und Automatisierung ihre Unternehmen bis 2030 verändern werden. Und obwohl Eka seine Roboter als „meisterlich neben Menschen“ anpreist, bezeugt die Sprache seiner Gründer die schädlichen wirtschaftlichen Folgen der Technologie. Agrawal sagte beispielsweise gegenüber Wired, dass das „größte zu lösende Problem der Welt“ darin bestehe, dass „Billionen Dollar durch menschliche Hände fließen“. Während der Professor das wahrscheinlich nicht wörtlich meinte, hat seine Technologie unbestreitbar das Potenzial, den Arbeitern das Geld direkt aus den Fingerspitzen zu entreißen. Eka hat noch nicht gesagt, ob sein nächstes großes „Problem“ das nächste klauengroße Loch in den Geldbörsen der Arbeiter sein wird.