INSOL-HIGH hat am 26. August 2026 in Japan den Betrieb der J-HRTI-Einrichtung aufgenommen. J-HRTI steht für Japan Humanoid Robot Training & Implementation. Die Einrichtung dient der Erfassung von Trainingsdaten für humanoide Roboter und der Entwicklung von Anwendungen für „physische künstliche Intelligenz“, die Softwareentscheidungen mit Bewegung und der Interaktion mit der realen Welt verbindet.
Die Einrichtung ist das erste Projekt im Rahmen der J-HRTI-Initiative und verfügt über eine Fläche von etwa 1400 Quadratmetern. Sie kann bis zu 40 humanoide Roboter aufnehmen; der tatsächliche Betrieb begann mit 35 Robotern. Dem Artikel zufolge wird die Einrichtung Daten sammeln, indem menschliche Bediener die Roboter steuern, um einen Datensatz für das Training von Modellen künstlicher Intelligenz aufzubauen.
Wie werden die Trainingsdaten erfasst?
Die Einrichtung ist in drei Hauptbereiche unterteilt. Der erste ist dem Training humanoider Roboter und der Erfassung von Bewegungsdaten gewidmet. Im zweiten werden die gesammelten Daten durch Kennzeichnung und Annotation in nutzbare Trainingsdaten umgewandelt. Der dritte dient dazu, das Gelernte der Modelle zu testen und zu überprüfen, ob sie Aufgaben unter Bedingungen ausführen können, die dem praktischen Betrieb nahekommen.
Zu den gezeigten Beispielen gehört der Einsatz der Roboter AgiBot G1 und AgiBot G2. Die Bediener tragen Virtual-Reality-Brillen, um verschiedene Bewegungen und Aufgaben auszuführen. Zu den Szenarien gehören das Transportieren von Behältern, das Aufnehmen oder Bewegen von Gegenständen mit der Hand sowie das Sortieren verschiedener Elemente. Zusätzlich werden Daten mit Kameras erfasst, die rund um den Arbeitsbereich positioniert sind, um die Bewegung des Roboters und die Interaktion zwischen ihm und seiner Umgebung zu überwachen.
Der Prozess beschränkt sich nicht auf die Aufzeichnung idealer Bewegungen. Er umfasst auch Situationen wie das absichtliche Fallenlassen und anschließende Wiederaufnehmen von Gegenständen, damit die Modelle lernen, mit Fehlern und unerwarteten Bedingungen umzugehen. Nach der Aufzeichnung werden die Daten überprüft und gekennzeichnet, um Bewegungsdetails und Kontext zu bestimmen. Anschließend werden sie in Trainingsdaten umgewandelt, die in der Lern- und Testphase eingesetzt werden können.
Was ändert sich in der Praxis?
Die Bedeutung der Initiative liegt darin, das Training humanoider Roboter aus dem Labor in Umgebungen zu verlagern, die den tatsächlichen Arbeitsabläufen näherkommen. Die erforderlichen Aufgaben und die benötigten Daten unterscheiden sich je nach Einsatzort und Art der Arbeit. Deshalb plant INSOL-HIGH, zunächst Daten entsprechend den angestrebten Abläufen zu sammeln und anschließend die Trainingsthemen und -bereiche je nach Bedarf zu ändern.
Dieser Ansatz deutet darauf hin, dass die Entwicklung eines arbeitsfähigen Roboters nicht allein vom Softwaremodell abhängt, sondern auch Bewegungs- und Interaktionsdaten benötigt, die aus realen und vielfältigen Situationen stammen. Ein eigenständiger Testbereich ermöglicht außerdem den Vergleich der Leistung des Roboters nach dem Training mit seinem Verhalten während der Datenerfassung, anstatt sich lediglich auf die Darstellung einer vorprogrammierten Bewegung zu beschränken.
Einschränkungen und offene Fragen
Der Artikel nennt keine Einzelheiten zu den verwendeten Softwaremodellen, zur erwarteten Größe des Datensatzes oder zum Zeitplan für die Bereitstellung dieser Daten für andere Akteure. Daher lässt sich allein anhand der veröffentlichten Informationen nicht feststellen, in welchem Umfang sich die Ergebnisse auf andere Fabriken oder Roboter übertragen lassen. Der Betrieb einer Einrichtung, die 40 Roboter aufnehmen kann, rückt jedoch die strukturierte Datenerfassung, einschließlich Fehler- und Erholungsdaten, in den Mittelpunkt der Entwicklung humanoider Roboteranwendungen in Japan.