Das japanische GENIAC-Programm hat eine neue Runde von Projekten zur Entwicklung künstlicher Intelligenz für Roboter vorgestellt. Damit verlagert sich der Schwerpunkt des Programms von allgemeinen generativen KI-Modellen hin zu den Daten, Geräten und Modellen, die Roboter für den Umgang mit der physischen Welt benötigen. Die Ankündigung erfolgte während einer Veranstaltung, die am 9. September 2026 in Tokio stattfand und vom japanischen Ministerium für Wirtschaft, Handel und Industrie sowie von der New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) unterstützt wurde.
Das Programm umfasst ein Projekt zur Entwicklung grundlegender Robotermodelle, an dem 13 Organisationen in einer Arbeitsgruppe beteiligt sind, sowie ein Forschungsprojekt zum Aufbau eines Datenökosystems mit neun Organisationen. Die am Datenökosystem-Projekt beteiligten Organisationen hatten ihre Ergebnisse im Juli 2026 bekannt gegeben, während bei der Veranstaltung praktische Projekte vorgestellt wurden, deren Präsentationen jeweils etwa fünf Minuten dauerten.
Von Sprachmodellen zu Modellen für den Umgang mit der physischen Welt
Die GENIAC-Runde 2026 soll die Ergebnisse des im Februar 2024 gestarteten Programms ausweiten und verfolgt dabei einen Ansatz, der über den japanischen Markt hinaus auf Anwendungen mit globaler Verbreitung zielt. Dazu gehört die Entwicklung von Modellen, die in Industrie- und Servicerobotern eingesetzt werden können, anstatt sich auf Modelle zu beschränken, die Texte oder Bilder verstehen, ohne Handlungen in der sie umgebenden Umgebung auszuführen.
Unter den vorgestellten Projekten arbeitet SB Intuitions an einem Modell zur Objektmanipulation mit zwei Roboterarmen, während Highlanders ein Modell für den Umgang mit einer menschenähnlichen Umgebung entwickelt. Auf der Liste der Teilnehmer stehen außerdem MW, Telexistence, Muso Action, XNOVA, FastLabel, ugo, Preferred Networks, Preferred Robotics und KDDI.
Preferred Networks stellte das Vision-Language-Modell PLaMo-VL mit 8 Milliarden Parametern vor, das Drohnen und Robotern auf Grundlage japanischer Bilder räumliche Wahrnehmungsfähigkeiten verleihen soll. Turing präsentierte zudem ein VLA-Modell, das Vision, Sprache und Handlung miteinander verbindet und sich auf die Echtzeitsteuerung autonomer Fahrzeuge und Roboter konzentriert.
Daten und Hardware sind Teil des Problems
Die vom Programm hervorgehobene Herausforderung beschränkt sich nicht auf den Entwurf eines größeren KI-Modells. Robotikanwendungen benötigen geeignete Datensätze sowie Sensoren, Motoren, Steuereinheiten und eingebettete Geräte, die Modelle in Echtzeit ausführen können. Daher umfasst das Datenökosystem-Projekt Organisationen wie die Universität Tokio, die Universität Osaka, FingerVision, das AI Robot Research Institute (AIRoA), AIST, STATION Ai und ELEMENTS.
Die Projekte zeigen, dass der Aufbau gemeinsam nutzbarer Daten und die Entwicklung einer Infrastruktur für verkörperte künstliche Intelligenz entscheidende Faktoren dafür sein werden, Modelle von Forschungsdemonstrationen zu Komponenten tatsächlicher Robotersysteme weiterzuentwickeln. Außerdem stellte das Unternehmen LMM ein multimodales Modell zum Lesen von Grafiken und Diagrammen vor und überprüfte dessen Leistung anhand des japanischen Datensatzes JDocQA.
Warum ist diese Nachricht wichtig?
Die tatsächliche Veränderung besteht hier darin, dass staatliche Unterstützung von der Entwicklung allgemeiner Modelle auf eine komplexere Kette aus Daten, Software, Hardware und der Integration in Roboter ausgerichtet wird. Dies gewinnt an Bedeutung, weil Japans Ministerium für Wirtschaft, Handel und Industrie laut dem Artikel bis zum Jahr 2040 die Einführung von 1000 KI-gestützten Robotern in 18 Bereichen anstrebt.
Die Ankündigung belegt jedoch noch nicht, dass dieses Ziel erreicht wurde oder dass die Modelle für eine großflächige kommerzielle Produktion bereit sind. Der Erfolg der Roboter wird außerdem von der Datenqualität, der Betriebseffizienz auf ressourcenbeschränkten Geräten, der Sicherheit der Interaktion mit Menschen und der Fähigkeit der Entwickler abhängen, die Modelle in zuverlässige mechanische Systeme zu integrieren. Daher scheint GENIAC eher dem Aufbau einer langfristigen industriellen und Forschungsbasis zu dienen als der Einführung eines einzelnen marktfertigen Produkts.