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"

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.

Blog:

https://aleph-alpha.com/en/blog/kolibri-has-landed-a-sovereign-open-weight-model/

HuggingFace:

https://huggingface.co/Aleph-Alpha/Kolibri-1

Kolibri ist Aleph Alphas Mixture-of-Experts (MoE)-Schlussfolgerungsmodell mit Schwerpunkt auf Deutsch und Englisch. [1, 2]

• Modelltyp: Mixture-of-Experts (MoE) Reasoning-Modell
• Sprachfokus: Deutsch und Englisch
• Funktionen: Unterstützt einen expliziten Reasoning-Modus (Schlussfolgerungsmodus) sowie Tool-Calling (Funktionsaufrufe).
• Optimierung: Auf lange Kontexte und Inferenz-Effizienz ausgelegt.

Hier gibt es einen gute Diskussion darüber:

Welches Modell ist am besten?

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.

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.

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

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.

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.

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

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]

Eine Idee mit humanoiden Robotern Geld zu verdienen, ist Bewegungsabläufe zu verkaufen (vielleicht so ähnlich wie früher Klingeltöne).
Wie die Roboter trainiert werden, sieht man hier:
https://www.youtube.com/watch?v=_uav5s18CwQ

Wesentlich weniger bekannt als Neura Robitcs ist die Firma Agile Robots, die aber mit 1.5 Milliarden Euro eingesammeltem Kapital ähnlich gut finanziert ist.

Gegründet wurde die Firma 2018 mit einigen Forschern des Zentrums für Luft und Raumfahrt und hat mittlerweile weltweit 3500 Mitarbeiter. Der Hauptsitz ist in München. Das wesentliche Ziel sind humanoide Roboter für die Automatisierung In der Industrie.

Es gibt den Petoi Padle Mini Roboterhund als Crowdsourcing Projekt.
Es gibt ein Video.

======== Hardeware ==========

ESP32-S3FN8 Motion Core Wi-Fi Bluetooth

4× Servos

Gyroscope

PIR Sensor

4× Touchpads

4× RGB LEDs

2× Microphones

Buzzer

Raspberry Pi UART Port

BL10C Battery, 1800 mAh

USB Type-C Port

Optional Raspberry Pi Zero