Ich habe viel über Daten nachgedacht. Für große Sprachmodelle fühlt es sich an, als gäbe es einen endlosen Strom von Daten. Man muss es nur weiter füttern. Aber für Roboter ist es eine andere Geschichte. Es ist eine harte Wüste. Was können wir tun?

@cot_research 2/x Was mir auffällt, ist die schiere Asymmetrie. LLMs trainieren mit Billionen von Tokens. Im Vergleich dazu sind Robotik-Datensätze winzig; oft 1.000.000x kleiner. Das liegt daran, dass physische Feedback-Schleifen langsam und kostspielig sind. Jede echte Interaktion verbraucht Hardware.

3/x Wie überbrücken wir diese Lücke? Ein entscheidender Ansatz ist die Simulation. Sie ermöglicht es Robotern, zu lernen, ohne kaputtzugehen. Sie können tausendmal scheitern und trotzdem wieder aufstehen. Hier beginnt der physische IQ zu skalieren. Mehr Rechenleistung bedeutet intelligentere Strategien.

4/x Aber Simulation hat ihre Grenzen. Es gibt eine anhaltende "Sim-to-Real-Lücke." Physik ist schwer genau zu modellieren. Oberflächen verhalten sich zu vorhersehbar. Eine Strategie, die in einer virtuellen Küche perfekt funktioniert, könnte auf einem echten Boden ins Stolpern geraten.

5/x Deshalb sind Daten aus der realen Welt unverzichtbar. Roboter benötigen multimodale Sensorik: Vision, Berührung, Kraft, Audio. Jeder Sensor schließt die Lücken, die die anderen hinterlassen. Sie liefern den wahren Kontext. Das Schichten dieser Signale, genannt multimodale Fusion, ermöglicht es dem Roboter zu entscheiden, was als Nächstes kommt.

6/x Ich finde die menschliche Demonstration hier besonders überzeugend. Einem Roboter zu zeigen, wie man etwas macht, ist viel effizienter, als ihm die Regeln von Grund auf selbst entdecken zu lassen. Denken Sie an Teleoperation oder sogar daran, einen Roboter physisch zu führen. Wir bringen ihnen etwas bei, anstatt nur Rohdaten zu sammeln.

7/x Für mich ist die eigentliche Geschichte hier die Konvergenz. Simulation gibt uns Maßstab. Aber reale Daten, die unordentlichen, unvorhersehbaren Teile, halten die Modelle geerdet. Sie deckt Annahmen auf, die in einer perfekten Simulation nie auftauchen.

8/8 Letztendlich denke ich, dass der Weg für physische KI von einem entscheidenden Wandel abhängt. Training ist keine einmalige Datensatzaufnahme; es ist ein kontinuierlicher, adaptiver Lernprozess. Dies bildet die grundlegende Vertrauensschicht für eine autonome Wirtschaft.

Ich erkläre genau, wie in meinem neuesten Artikel über Robotik: