AI : Die Sims: ABB und NVIDIA nutzen KI zur Simulation von Robotik

Die industrielle Robotik steht vor einem neuen Entwicklungsschritt. ABB Robotics integriert künftig Simulations- und KI-Technologien von NVIDIA direkt in seine Engineering-Software RobotStudio. Ziel der Zusammenarbeit ist es, physische KI breit in der industriellen Produktion einzusetzen und damit die Entwicklung, Simulation und Inbetriebnahme automatisierter Fertigungsprozesse deutlich zu beschleunigen. 

Im Zentrum der Kooperation steht die Integration der NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken in RobotStudio. Dadurch lassen sich realitätsnahe Simulationen erstellen, mit denen Roboter virtuell trainiert werden können, bevor sie in der realen Produktion eingesetzt werden. Entwickler können komplette Automatisierungsprozesse als digitale Zwillinge modellieren und synthetische Daten generieren, mit denen KI-Modelle für Roboter trainiert werden. 

Marc Segura, President von ABB Robotics, sieht darin einen entscheidenden Schritt für die industrielle Anwendung von KI. „Dank der Simulationstechnologien von NVIDIA haben wir die sogenannte Sim-to-Real-Lücke geschlossen. Dadurch ist der Weg frei, physische KI in der Industrie weltweit Realität werden zu lassen“, sagt er. 

Simulation wird zum Trainingsfeld für Roboter

Bisher stellte die Diskrepanz zwischen virtueller Simulation und realer Produktionsumgebung eine zentrale Hürde dar. Unterschiede bei Lichtverhältnissen, Materialien oder Oberflächen führten dazu, dass Simulationsergebnisse nur begrenzt auf reale Anwendungen übertragbar waren.

Mit der Kombination aus ABB-Software und NVIDIA-Technologie sollen diese Unterschiede weitgehend verschwinden. In der Simulation lassen sich unterschiedlichste Produktionsbedingungen modellieren – von Beleuchtung und Schatten über Materialeigenschaften bis hin zu Texturen und Farben. Roboter können so in einer virtuellen Fabrikumgebung trainiert werden, die den realen Bedingungen möglichst genau entspricht. 

Segura spricht von einem grundlegenden Wandel in der Entwicklung von Automatisierungslösungen. „Statt tausende physische Testläufe durchführen zu müssen, können Roboter heute in einer Simulation sehen, lernen und verstehen. Dieses virtuelle Training lässt sich anschließend mit rund 99 Prozent Genauigkeit in die reale Produktion übertragen“, erklärt er. Eine zentrale Rolle spielt dabei der sogenannte Virtual Controller von ABB. Dabei handelt es sich um eine exakte Softwarekopie der realen Robotersteuerung, die auch in der Simulation eingesetzt wird. Dadurch laufen virtuelle und reale Roboter mit identischer Firmware – ein entscheidender Faktor für die präzise Übertragung von Simulationsergebnissen in die Praxis. 

RobotStudio HyperReality als neue Plattform

Die neuen Funktionen werden künftig in einer erweiterten Version der Engineering-Software bereitgestellt. Unter dem Namen RobotStudio HyperReality soll die Plattform in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 für die weltweit rund 60.000 RobotStudio-Nutzer verfügbar werden. In der virtuellen Umgebung können Hersteller komplette Produktionslinien planen, testen und optimieren, bevor reale Anlagen aufgebaut werden. Laut ABB lassen sich dadurch Einrichtungs- und Inbetriebnahmezeiten um bis zu 80 Prozent verkürzen, während der Verzicht auf physische Prototypen die Kosten um bis zu 40 Prozent senken kann. Gleichzeitig soll sich die Markteinführung neuer Produkte um bis zu 50 Prozent beschleunigen. 

Segura betont, dass die Plattform zwei zentrale Vorteile kombiniert: „Einerseits verbessern wir die Simulation und machen sie hyperrealistisch. Andererseits können wir innerhalb derselben Plattform hochwertige KI-Modelle trainieren, die den Robotern mehr Fähigkeiten und mehr Autonomie verleihen.“ 

Drei Rechner für physische KI

Aus Sicht von NVIDIA ist diese Kombination aus Simulation, Training und realem Einsatz entscheidend für den nächsten Entwicklungsschritt der Robotik. Deepu Talla, Vice President of Robotics and Edge AI bei NVIDIA, beschreibt den technologischen Ansatz als Zusammenspiel mehrerer Rechenebenen. „Für physische KI und Robotik braucht es drei Computer“, erklärt er. „Der erste ist eine KI-Fabrik zum Trainieren der Modelle, der zweite eine Simulation, um diese Modelle in der virtuellen Welt zu testen und zu validieren, und der dritte bringt das trainierte Modell schließlich auf den realen Roboter.“ Gerade die Simulation spielt dabei eine zentrale Rolle. Sie ermöglicht es, komplexe Automatisierungssysteme schneller und kostengünstiger zu entwickeln als mit rein physischen Testaufbauten.

„Eine der größten Herausforderungen der Robotik ist die Lücke zwischen dem, was in der Simulation validiert werden kann, und dem, was in der realen Fabrik passiert“, sagt Talla. „Die Integration unserer Omniverse-Technologie in ABB-Roboter verbindet fortschrittliche Simulation mit der virtuellen Steuerungstechnologie von ABB.“ 

Nach Einschätzung von NVIDIA könnte die neue Generation von KI-gestützten Robotern den Einsatzbereich industrieller Automatisierung deutlich erweitern. In den vergangenen Jahrzehnten wurden Roboter vor allem in Anwendungen mit großen Stückzahlen eingesetzt, etwa in der Automobilindustrie oder der Elektronikfertigung. Für viele kleinere Produktionsumgebungen war der Einsatz bislang zu teuer oder zu komplex.

„Der Großteil der Welt besteht aus kleinen und mittleren Unternehmen mit sehr variantenreichen Aufgaben“, erklärt Talla. „Roboter dort einzusetzen ist heute oft schwierig, weil sie von Menschen programmiert werden müssen. Mit einer leistungsfähigen, allgemeineren KI lassen sich diese Aufgaben deutlich einfacher automatisieren.“ Die Kombination aus generativer KI und Simulation eröffne daher neue Möglichkeiten für flexible Automatisierung. Hersteller könnten Automatisierungslösungen zunächst virtuell testen und anschließend schnell in die Produktion übertragen.

Erste Anwendungen in der Praxis

Erste Pilotprojekte laufen bereits. So testet der Elektronikfertiger Foxconn die Technologie bei der Montage von Unterhaltungselektronik. Die Montage kleiner Komponenten gilt als besonders anspruchsvoll, weil unterschiedliche Produktvarianten unterschiedliche Produktionsmethoden erfordern. Durch das virtuelle Training der Roboter können komplexe Greif- und Montageprozesse bereits in der Simulation optimiert werden. Produktionsabläufe lassen sich in verschiedenen Szenarien testen, bevor sie mit hoher Genauigkeit in die reale Fertigung übertragen werden. 

Auch für kleinere Unternehmen soll die Technologie zugänglich werden. Das Robotik-Unternehmen WORKR etwa entwickelt Systeme auf Basis von ABB-Robotern, die ausschließlich mit synthetischen Daten trainiert wurden und ohne klassische Programmierung auskommen sollen. 

KI verändert die Rolle der Robotik

Langfristig könnte sich damit auch die Interaktion zwischen Mensch und Roboter verändern. Segura sieht die Entwicklung hin zu einer neuen Form der Roboternutzung: „Unser Ziel ist es, von der klassischen Programmierung wegzukommen und Roboter stattdessen zu instruieren oder zu trainieren.“ Talla zieht einen Vergleich zur Entwicklung generativer KI: Mit Systemen wie ChatGPT seien erstmals allgemein einsetzbare Modelle entstanden, die für viele Aufgaben genutzt werden können. Ein ähnlicher Ansatz zeichne sich nun auch in der Robotik ab. „Die Zukunft gehört generalistischen Robotern mit spezieller Expertise“, sagt er. „Man kann sie sich wie die Doktoren der Roboterwelt vorstellen – sie kombinieren breites Wissen mit tiefer Spezialisierung.“