”Der Artikel beschreibt die Entwicklung und Implementierung von \”Physical AI\”, einer Technologie, die eine tiefere Partnerschaft zwischen Mensch und Maschine ermöglicht. Diese Systeme sind in der Lage, den Kontext zu verstehen, Intentionen zu interpretieren und autonom Entscheidungen zu treffen, anstatt nur Anweisungen zu befolgen.\n\nEin Beispiel für die Anwendung von Physical AI ist das Unternehmen **Diligent Robotics**, das mobile Roboter wie \”Moxi\” entwickelt, um klinische Teams in Krankenhäusern zu unterstützen. Diese Roboter führen Routineaufgaben aus, wodurch Pflegekräfte mehr Zeit für die Patientenpflege gewinnen können. Moxi sammelt Daten, um sich kontinuierlich zu verbessern und autonom Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, was in sicherheitskritischen Umgebungen von großer Bedeutung ist.\n\nDer Entwicklungsprozess von Physical AI umfasst mehrere Schritte: \n\n1. **Daten sammeln und vorbereiten**: Sicherstellung, dass relevante Daten für das Training und die Evaluation der Modelle verfügbar sind.\n2. **Modelltraining und -optimierung**: Verwenden spezialisierter Methoden wie Verstärkungslernen und simulationsbasiertem Training, um Roboter in dynamischen Umgebungen effektiv agieren zu lassen.\n3. **Einsatz vor Ort**: Das optimierte Modell wird in der realen Welt getestet, wo kontinuierliche Daten gesammelt und zur weiteren Verbesserung verwendet werden.\n\nDiligent Robotics hat bemerkenswerte Ergebnisse erzielt, wie z.B. über 1,2 Millionen Lieferungen und fast 600.000 Stunden Ersparnis für das Krankenhauspersonal. Die Integration von Physical AI in verschiedenen Sektoren, einschließlich des Gesundheitswesens, zeigt, dass gezielte, effektive Anwendungen messbare Ergebnisse liefern können.\n\nZukünftig müssen Unternehmen bei der Implementierung solcher Technologien auch Herausforderungen wie Cybersicherheit, Interoperabilität und ethische Rahmenbedingungen berücksichtigen. Es wird empfohlen, mit kleinen, fokussierten Projekten zu beginnen, um Erfahrungen zu sammeln und erfolgreichere Implementierungen zu skalieren. Initiativen wie das Physical AI Fellowship treiben die Zusammenarbeit in der Branche voran und helfen Unternehmen, ihre Ziele im Bereich Physical AI zu erreichen.