Industrial AI Cloud – Die Cloud-Infrastruktur hinter unserem Foundation Model

Unsere Roboter Foundation Model sind auf umfangreiche Datensätze angewiesen, um Muster zu erkennen, Zusammenhänge zu verstehen und präzise Vorhersagen oder Handlungen auszuführen. Dafür nutzen sie leistungsstarke Cloud-Infrastrukturen, die enorme Datenmengen speichern, verarbeiten und flexibel skalieren können. Als führender Anbieter KI-gestützter Automatisierungslösungen setzen wir dabei auf die erste speziell für industrielle KI entwickelte Cloud – die Industrial AI Cloud von Telekom und NVIDIA.

Große Datensätze

Daten bilden das Fundament intelligenter Systeme. Bei Agile Robots machen wir Technologie leistungsfähiger und adaptiver, indem wir echte Daten aus Industrieprozessen, synthetische Daten aus Simulationen und menschliche Daten aus unseren Datenfarmen kombinieren. Je vielfältiger und hochwertiger die Daten, desto präziser lassen sich Analysen durchführen und Entscheidungen treffen.

Unsere Systeme lernen aus echten Sensordaten, Bewegungen präzise auszuführen, Kräfte effizient einzusetzen und Abläufe vorausschauend anzupassen. So lassen sich Prozesse reibungsloser gestalten, Stillstände vermeiden und die Produktion flexibel an wechselnde Bedingungen anpassen.

Digitale Daten, physische Resultate

Konkret heißt das: Unsere Roboter benötigen keine komplizierte Programmierung, sondern erledigen ihre Aufgaben größtenteils selbstständig. Die Anwendungsbereiche sind dabei vielfältig – etwa die AI-gestützte Serverwartung, die wir auf der automatica 2025 live vorgeführt haben. Hier konnten Besucher unseren Dual-Arm-Roboter H10-W per natürlicher Sprache instruieren.

Nach der Eingabe führt der Roboter den Auftrag präzise aus: Er fährt autonom zum Serverschrank, erkennt die Festplattenslots und entnimmt die vorhandenen Laufwerke mit taktilem Feingefühl. Anschließend setzt er die passenden Datenträger gezielt in die freien Slots ein.

Der gesamte Prozess läuft nahezu ausschließlich auf Basis von Foundation Models mit Zero-Shot-Skills. Daten spielen dabei eine zentrale Rolle: Sie bilden die Schnittstelle zwischen digitaler Eingabe und physischer Handlung und sind zugleich das Ergebnis eines intensiven Trainings. Lange bevor der Roboter seinen Auftrag ausführt, werden diese Daten systematisch gesammelt, um unser Roboter Foundation-Model zu trainieren.

Dabei geht es nicht nur um einzelne Aktionen, sondern um ein umfassendes Verständnis von Robotikaufgaben: Mithilfe von Imitationslernen umgehen wir die Komplexität klassischer Robotik und ermöglichen es dem System, direkt aus Demonstrationen End-to-End zu lernen und so gezielt spezifische Verhaltensweisen zu erwerben.

Bedarf von Rechenleistung

Die Verarbeitung großer, vielfältiger Datensätze erfordert hohe Rechenressourcen. Je umfangreicher die Daten sind, desto höher steigen die Anforderungen an Rechenleistung, Speicher und Netzwerkbandbreite. Jede Sensormessung, jede Simulation und jede menschliche Eingabe muss erfasst, aufbereitet und in Echtzeit analysiert werden, damit unsere Modelle präzise lernen und zuverlässige Entscheidungen treffen können.

Gleichzeitig wachsen die Modelle selbst mit zunehmender Datenmenge, wodurch die Berechnungen immer komplexer werden. Ohne leistungsfähige Infrastruktur würden Trainingszeiten deutlich länger, Analysen verzögert und die Anpassung an neue Szenarien erschwert. Um die volle Leistungsfähigkeit unserer Roboter Foundation Models auszuschöpfen, ist daher eine hochskalierbare und effiziente Rechenarchitektur unverzichtbar.

Industrial AI Cloud

Deswegen setzen wir künftig auf die Industrial AI Cloud von Telekom und NVIDIA, die speziell für industrielle künstliche Intelligenz konzipiert wurde. Sie kombiniert hochskalierbare GPU-Cluster, leistungsfähigen Speicher und schnelle Netzwerkverbindungen, um unsere Roboter Foundation Models in Echtzeit mit Daten zu versorgen. Dadurch können selbst komplexe Berechnungen und Trainingsprozesse auf schier endlosen Datenpunkten effizient durchgeführt werden. Darüber hinaus wird die Industrial AI Cloud genutzt, um synthetische Trainingsdaten zu erzeugen.

Als erste Cloud-Plattform Europas, die gezielt auf industrielle künstliche Intelligenz ausgerichtet ist, liefert die Industrial AI Cloud souveräne Rechenkapazitäten und stärkt die technologische Wettbewerbsfähigkeit des Industriestandorts Deutschland. Sie ermöglicht Unternehmen, große industrielle Datenmengen effizient zu verarbeiten, komplexe KI-Modelle zu trainieren und Produktionsprozesse in Echtzeit zu optimieren – alles unter Einhaltung höchster europäischer Datenschutz- und Sicherheitsstandards. 

Starke Zusammenarbeit

NVIDIA und Agile Robots arbeiten bereits seit längerem zusammen: Agile Robots zählt zu den ersten Nutzern von NVIDIA Omniverse Bibliotheken, war auf der NVIDIA GTC 2025 in San Jose präsent und zeigte auf der automatica 2025 eine Demo, die die weltweit führende KI-Computing-Plattform NVIDIA Jetson nutzte.

Die Zusammenarbeit mit der Telekom erweitert diese Partnerschaft nun um eine leistungsstarke Cloud-Lösung. Durch die Verbindung von NVIDIAs führender KI-Computing-Technologie und der offenen Robotikplattform NVIDIA Isaac, der industriellen Robotik-Expertise von Agile Robots und der sicheren, leistungsfähigen Cloud-Infrastruktur der Telekom entsteht ein umfassendes Ökosystem für industrielle KI-Anwendungen.

So werden Innovationszyklen verkürzt, Skalierbarkeit erhöht und der Weg in eine vernetzte, autonome Industrie weiter beschleunigt.