”Der Artikel behandelt die Entwicklung und Umsetzung von physischer KI, die eine enge Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen ermöglicht. Physische KI wird als interaktive und iterative Technologie definiert, die in verschiedenen Branchen wie Bau, Fertigung, Gesundheitswesen und Landwirtschaft eingesetzt wird. Der Prozess beinhaltet das Verständnis der Umgebung, die Vorhersage von Aktionen in Echtzeit und kontinuierliches Lernen durch Feedback-Schleifen.\n\nDer gesamte Entwicklungszyklus von physischer KI umfasst vier Hauptschritte: \n\n1. **Datensammlung und -vorbereitung**: Daten werden gesammelt und aufbereitet, um ein Modell zu trainieren.\n \n2. **Modelltraining und -optimierung**: Hierbei kommen spezielle Methoden wie Verstärkungslernen, simulationsbasiertes Training und Imitationslernen zum Einsatz, um Maschinen zu befähigen, in dynamischen Umgebungen effektiv zu agieren.\n \n3. **Modelloptimierung**: Nach dem Training werden Modelle optimiert, um schneller und kosteneffizienter zu arbeiten.\n \n4. **Edge-Operation**: Das optimierte Modell wird in der realen Welt eingesetzt, wo es Daten sammelt und Rückmeldungen für weitere Verbesserungen sendet.\n\nDas Beispiel von Diligent Robotics wird angeführt, um zu zeigen, wie mobile Roboter wie Moxi in Kliniken eingesetzt werden, um Routineaufgaben zu übernehmen und so Pflegepersonal zu entlasten. Moxi hat bereits über 1,2 Millionen Lieferungen absolviert und dadurch mehr als 600.000 Stunden für das Klinikpersonal eingespart.\n\nDer Artikel betont, dass erfolgreiche Implementierungen nicht durch umfassende Veränderungen, sondern durch spezifische, messbare Projekte erreicht werden. Unternehmen müssen zudem Herausforderungen wie Cybersicherheit und ethische Rahmenbedingungen in Betracht ziehen. Schließlich wird auf die Bedeutung kleiner, agiler Schritte zur Einführung von physischer KI hingewiesen, um langfristige Vorteile zu sichern.