Forschung zur verkörperten Künstlichen Intelligenz und Robotik an der Southeast University

Forschung an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und physischen Systemen: Einblicke in die SEU-PAISys Gruppe

Die rapide Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) prägt zunehmend verschiedene Bereiche unseres Lebens. Ein besonders dynamisches Feld ist die sogenannte "Physical AI", also die Künstliche Intelligenz, die mit der physischen Welt interagiert. In diesem Kontext nimmt die Physical AI System Group (PAISys) des SAIL Labors an der Southeast University (SEU) in China eine bemerkenswerte Position ein. Diese Forschungsgruppe widmet sich der Erforschung und Entwicklung von KI-Systemen, die in der Lage sind, in realen Umgebungen zu agieren und zu lernen.

Die Southeast University und ihr Engagement in der KI-Forschung

Die Southeast University, eine der renommiertesten Universitäten Chinas, verfügt über eine ausgeprägte Forschungslandschaft im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Mehrere Labore und Forschungsgruppen innerhalb der Universität widmen sich unterschiedlichen Aspekten der KI:

• Das SAIL Labor (Southeast University Artificial Intelligence Lab) dient als zentrale Einheit, die sich der breiten Palette der KI-Forschung widmet.
• Das Labor für Künstliche Intelligenz konzentriert sich auf grundlegende Theorien und Anwendungen der KI, einschließlich maschinellem Lernen, Mustererkennung und Bildverarbeitung.
• Das Labor für intelligente Wahrnehmung und Steuerung von dynamischen Trägern befasst sich mit der Navigation, Umwelterkennung und autonomen Steuerung von Fahrzeugen sowie der Koordination von intelligenten Straßen- und Fahrzeugsystemen.
• Das Labor für emotionale Informationsverarbeitung erforscht die Analyse und Synthese menschlicher Emotionen im Kontext von KI-Systemen.
• Das Schlüssellabor des Bildungsministeriums für Messung und Steuerung komplexer technischer Systeme befasst sich mit der Analyse, Modellierung und Steuerung komplexer Ingenieursysteme.

Diese vielfältigen Forschungsbereiche unterstreichen die umfassende Expertise der Southeast University in der KI und bilden eine solide Grundlage für spezialisierte Gruppen wie SEU-PAISys.

SEU-PAISys: Fokus auf verkörperte KI und Robotik

Die Physical AI System Group (PAISys) innerhalb des SAIL Labors hat sich auf die Entwicklung von KI-Modellen spezialisiert, die in physischen Robotersystemen eingesetzt werden können. Ihre Arbeit konzentriert sich auf die Herausforderungen, die sich ergeben, wenn KI-Modelle von der virtuellen in die reale Welt übertragen werden. Ein aktuelles Beispiel ihrer Forschung ist das Projekt "Embodied.cpp: A Portable Inference Runtime of Embodied AI Models on Heterogeneous Robots".

Dieses Projekt, dessen Preprint unter anderem auf Hugging Face veröffentlicht wurde, befasst sich mit der Schaffung einer portablen Laufzeitumgebung für KI-Modelle, die in verschiedenen Robotertypen eingesetzt werden sollen. Die Notwendigkeit einer solchen Entwicklung ergibt sich aus der Komplexität und Heterogenität moderner Robotersysteme. Ziel ist es, die Inferenz von verkörperten KI-Modellen, das heißt, von Modellen, die durch Interaktion mit ihrer Umgebung lernen und handeln, effizient und flexibel auf unterschiedlicher Hardware zu ermöglichen.

Die Forschung von PAISys in diesem Bereich ist von hoher Relevanz für die Fortschritte in der Robotik und der autonomen Systementwicklung. Sie adressiert Kernfragen der Implementierung von KI in physischen Systemen, wie etwa:

• Effizienz der Inferenz: Wie können KI-Modelle so optimiert werden, dass sie auf den oft ressourcenbeschränkten Robotikplattformen schnell und präzise Entscheidungen treffen können?
• Portabilität: Wie lässt sich sicherstellen, dass entwickelte KI-Modelle und deren Laufzeitumgebungen auf einer Vielzahl von Hardware-Architekturen funktionieren, ohne umfangreiche Anpassungen?
• Interaktion mit der physischen Welt: Wie können KI-Systeme robust und sicher mit ihrer Umgebung interagieren, Sensordaten verarbeiten und Aktionen ausführen?

Die Entwicklung von "Embodied.cpp" ist ein Schritt zur Überwindung dieser Herausforderungen und demonstriert das Engagement von PAISys, die Lücke zwischen theoretischer KI-Forschung und praktischer Anwendung in der Robotik zu schließen.

Die Bedeutung von "Physical AI" für die B2B-Branche

Für Unternehmen, die im B2B-Bereich tätig sind und sich mit Automatisierung, Robotik oder intelligenten Systemen befassen, sind die Arbeiten von Gruppen wie SEU-PAISys von großer Bedeutung. Die Fähigkeit, KI-Modelle effizient und zuverlässig in physische Produkte und Dienstleistungen zu integrieren, ist ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Dies betrifft Branchen wie:

• Fertigungsindustrie: Einsatz von intelligenten Robotern für präzise und flexible Produktionsprozesse.
• Logistik: Autonome Transportsysteme und Lagerautomatisierung.
• Gesundheitswesen: Assistenzroboter und intelligente Diagnosesysteme.
• Sicherheit und Überwachung: Autonome Drohnen und Sensorsysteme.
• Landwirtschaft: Intelligente Erntemaschinen und Überwachungssysteme.

Die Forschung an portablen Inferenz-Laufzeitumgebungen wie "Embodied.cpp" verspricht, die Entwicklungszyklen zu verkürzen und die Skalierbarkeit von KI-Lösungen in physischen Systemen zu verbessern. Dies ermöglicht es Unternehmen, innovative Produkte schneller auf den Markt zu bringen und ihre Betriebsabläufe zu optimieren.

Ausblick auf zukünftige Entwicklungen

Die Arbeit der SEU-PAISys Gruppe ist ein Indikator für den globalen Trend, KI nicht nur als Software-Lösung zu betrachten, sondern als integralen Bestandteil von physischen Systemen. Die Konvergenz von Künstlicher Intelligenz, Robotik und Materialwissenschaften wird in den kommenden Jahren voraussichtlich zu weiteren bahnbrechenden Innovationen führen. Unternehmen, die diese Entwicklungen aufmerksam verfolgen und die Potenziale der Physical AI erkennen, werden in der Lage sein, sich neue Märkte zu erschließen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.

Die Southeast University und ihre Forschungsgruppen, insbesondere SEU-PAISys, positionieren sich als wichtige Akteure in diesem spannenden und sich schnell entwickelnden Forschungsfeld. Ihre Beiträge zur verkörperten KI und zur Entwicklung robuster Inferenzsysteme sind entscheidend für die Gestaltung der nächsten Generation intelligenter physischer Systeme.

Bibliographie

1. Hugging Face. (2026, Juli 6). Daily Papers - Embodied.cpp: A Portable Inference Runtime of Embodied AI Models on Heterogeneous Robots. Abrufbar unter: https://huggingface.co/papers/2607.02501
2. Southeast University. (o.D.). SAIL Labor. Abrufbar unter: http://www.seu-sail.com/
3. Southeast University. (o.D.). Labor für Künstliche Intelligenz. Abrufbar unter: https://signal.seu.edu.cn/rgznsys/list.htm
4. Southeast University. (o.D.). Labor für intelligente Wahrnehmung und Steuerung von dynamischen Trägern. Abrufbar unter: https://kjc.seu.edu.cn/jbyjy/31017/list.htm
5. Southeast University. (o.D.). Labor für emotionale Informationsverarbeitung. Abrufbar unter: https://aip.seu.edu.cn/
6. Southeast University. (o.D.). Schlüssellabor des Bildungsministeriums für Messung und Steuerung komplexer technischer Systeme. Abrufbar unter: https://automation.seu.edu.cn/mccse/main.htm