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21 Trend-Guide Industriecomputer Embedded-Systeme 2025 www markttechnik de können die Humanoiden überzeugende und neuartige Interaktionen im Kundenkontakt ermöglichen die Produktivität in der Fertigung steigern und für Menschen gefährliche Tätigkeiten übernehmen etwa die Inspektion oder Reparatur großer Rohrleitungen oder Windenergieanlagen Dank ihres menschenähnlichen Designs können sie sich in Räumen bewegen und Maschinen bedienen die für menschliche Arbeiter konzipiert sind wozu heutige Industrieroboter wie SCARA-Maschinen oder Cobots nicht in der Lage sind Sie können auf natürliche Weise mit menschlichen Kollegen zusammenarbeiten und körperlich anstrengende oder gefährliche Aufgaben wie das Besteigen von Leitern das Manipulieren von Ventilen oder das Bedienen von Maschinen übernehmen Außerdem können sie durch die Vielseitigkeit ihrer humanoiden Gestalt innerhalb derselben Umgebung zwischen mehreren Aufgaben wechseln etwa von der Produktmontage über die Bestandsverwaltung bis hin zur Durchführung von Qualitätsinspektionen Die Aussichten für humanoide Roboter haben einen weiteren Schub erhalten weil künstliche Intelligenz KI sich etabliert hat und in die Randbereiche der Technologie vorgedrungen ist wodurch die Reaktionsfähigkeit direkt am Einsatzort und innerhalb der für Embedded-Systeme typischen Ressourcenbeschränkungen zur Verfügung steht Während das Gehen die Bewegung das Gleichgewicht und die allgemeine »Körpersprache« humanoider Roboter noch Verbesserung benötigen um in menschzentrierten Umgebungen akzeptiert zu werden können die neuesten Fortschritte in der Edge-KI sicherlich dazu beitragen ihre kognitiven und sensorischen Fähigkeiten zu schärfen Mehr als Bewegung Die Nachahmung menschlicher Bewegungen ist selbst unter Laborbedingungen eine große Herausforderung In realen Umgebungen die unstrukturiert und unvorhersehbar sein können wird sie noch schwieriger Fabriken Lagerhäuser Wohnungen Büros oder Straßen können unerwartete Hindernisse bewegliche Objekte einschließlich Fahrzeuge Tiere Menschen oder andere Roboter sowie schwierige Topologien wie Steigungen oder unebene Bodenflächen aufweisen Humanoide Roboter müssen in der Lage sein solche Gefahren zu erkennen und zu bewältigen um das gewünschte Ziel zu erreichen und ihre vorgesehene Aufgabe auszuführen Hier kann leistungsstarke Edge-KI helfen indem sie Anwendungen wie Navigation und Wegfindung unterstützt Um ihr geplantes Ziel zu erreichen benötigen die Roboter möglicherweise verschiedene menschenähnliche Fähigkeiten Einige offensichtliche Beispiele umfassen die Objekterkennung und -manipulation mithilfe von Computer Vision um Aufgaben wie das Aufnehmen von Werkzeugen das Zusammenbauen von Komponenten und das Organisieren von Gegenständen auszuführen Darüber hinaus ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache Robotern gesprochene oder geschriebene Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren was für die Teilnahme an Gesprächen die Erteilung von Anweisungen oder die Unterstützung im Kundenservice von entscheidender Bedeutung ist KI kann auch die Fähigkeit von Robotern verbessern Gesichter oder Emotionen zu erkennen und auf Geräusche aus der Umgebung zu reagieren wodurch sie natürlicher mit Menschen interagieren können KI kann auch die kontextabhängige Entscheidungsfindung verbessern etwa die Auswahl des effizientesten Prozesses für die Erledigung einer Aufgabe oder die Priorisierung von Maßnahmen nach deren Dringlichkeit Darüber hinaus können sich humanoide Roboter durch Machine Learning an neue Aufgaben oder veränderte Bedingungen anpassen und ihre Leistung im Laufe der Zeit anhand von Rückmeldungen und Erfahrungen verbessern Bekannte Einschränkungen Während sich die Nutzer dieser Roboter menschenähnliche oder sogar übermenschliche Fähigkeiten vorstellen können schränken drei bekannte Probleme diese Ambitionen stark ein Größe Gewicht und Leistung Mobilität ist zwar ein charakteristisches Merkmal humanoider Roboter bedeutet jedoch dass eine Batterie die einzige praktikable Energiequelle ist Außerdem muss die verfügbare Batterieleistung den gesamten Bedarf des Roboters decken einschließlich der Energie für das Gehen und Bewegen sowie für das Erfassen und Verarbeiten von Daten Dabei ist das Management der durch die Komponenten des Roboters erzeugten Wärme von entscheidender Bedeutung um eine Überhitzung zu vermeiden und eine zuverlässige Leistung sicherzustellen Sowohl die Batteriekapazität als auch die Kühlung sind wegen des eingeschränkten humanoiden Formfaktors begrenzt Um in menschenzentrierten Umgebungen akzeptiert zu werden müssen humanoide Roboter von ähnlicher Größe und Form sein wie die Menschen die denselben Raum teilen Außerdem verbraucht ein übermäßig großer und schwerer Roboter einen größeren Teil der Energie für die Fortbewegung sodass weniger Energie für die komplexeren menschenähnlichen Fähigkeiten zur Verfügung steht Auch die Auswirkungen des Gewichts der Batterie auf das Gleichgewicht und die Bewegungsabläufe müssen berücksichtigt werden Mehr Rechenleistung kleinere Größe GPUs für KI-Workloads und Hybridprozessoren mit dedizierten Engines wie Neural Processing Units NPUs sind entstanden und haben sich schnell weiterentwickelt um den vielfältigen Anforderungen an die KI-Beschleunigung von der Cloud bis zur Edge gerecht zu werden Auf dieser Grundlage entwickelt Advantech Lösungen wie das AIoT-Computeron-Module SOM-6884 um die Anforderungen von Anwendungen zu erfüllen die hohe Leistung benötigen und zugleich extrem stromabhängig sind und nur wenig Platz zur Verfügung haben Mit den Intel-Core-Prozessoren der 13 Generation mit bis zu 14 Kernen 96-EU-Grafik Execution Units und einer KIbeschleunigenden Vision Processing Unit VPU sind dies die ersten Boards die native KI-Beschleunigung im COM-Express-Formfaktor bieten Dies ist wichtig in einer Anwendung wie einem humanoiden Roboter wo selbst ein Mini-ITX-Board zu groß ist um mit all der anderen für Sensorik und Bewegungssteuerung benötigten Hardware zu koexistieren Darüber hinaus ermöglicht das QFCS Quadra Flow Cooling System von Advantech den Betrieb des SOM-6884 mit bis zu 45 Wbei Um-Native KI-Beschleunigung im COM-Express-Formfaktor das SOM-6884 Bild Advantech