Neuron AI
Das Foundation Model für Physical AI
Das Perception-Language-Action-Modell (PLA) von NEURA vereint 3D-Sehen, Tastsinn, Hören, den Eigenzustand des Roboters und Sprache und verknüpft all das mit einem Gedächtnis.
Warum Sehen allein nicht ausreicht – Lernen Sie Neuron AI kennen
Menschen verlassen sich bei der Arbeit nicht nur auf ihre Augen: Sie spüren, wenn eine Schraube greift, hören, wie ein Riegel einrastet, und wissen auch dann noch, wo ein Bauteil liegt, wenn sie gerade woanders hinschauen. Ein Roboter, der nur sieht, erfasst dagegen bloß die Oberfläche. Neuron AI gibt Robotern deshalb alle Sinne und das Gedächtnis, um sie sinnvoll miteinander zu verbinden.
Roboter, die sich nicht nur bewegen, sondern auch verstehen
VISION-BASIERTE MODELLE (VLA)
Optimiert für Bewegung
Vision-basierte Modelle leisten bereits eine Menge. Sie verlassen sich jedoch auf das, was die Kamera im jeweiligen Moment sieht, und treffen ihre Entscheidungen deshalb meist nur auf Grundlage des aktuellen Bildes.
MIT NEURON AI
Optimiert für Kognition
Neuron AI kann alles, was ein VLA-Modell kann, und ergänzt es um Tastsinn, Hören und Gedächtnis – für all das, was ein Roboter nicht sehen kann.
Wie Neuron AI die Welt wahrnimmt
Sehen
Neuron AI erfasst Geometrie, Farbe und Position in drei Dimensionen. Statt eines flachen Bildes nimmt es die Szene als Raum wahr und erkennt, wo jedes Objekt steht und wie der Roboter es erreichen kann.
Fühlen
Neuron AI spürt den Kontakt mit einer Oberfläche und merkt, ob eine Schraube greift oder durchdreht oder ob ein Beutel voll oder leer ist. Dafür fließen Tast-, Kraft- und Drehmomentdaten direkt in das Modell ein.
Hören
Wenn etwas außer Sichtweite einrastet, ist das Klicken oft das einzige Zeichen dafür. Über Audio macht Neuron AI solche unsichtbaren Ereignisse zu Signalen, auf die der Roboter reagieren kann.
Erinnern
Die Welt besteht weiter, auch wenn gerade niemand hinsieht und die Zeit vergeht. Neuron AI merkt sich, was es gesehen hat. Ein Bauteil, das hinter einem anderen verschwindet, ist für den Roboter also nicht plötzlich weg.
Wie aus fünf Sinnen eine einzige Handlung entsteht
Jede Sinnesmodalität wird kodiert, über die Zeit hinweg in einem gemeinsamen Raum zusammengeführt und schließlich in einen durchgängigen Handlungsstrom übersetzt.
1
3D-Sehen
Punktwolken und Tiefeninformationen, mit denen die Szene als Raum statt als flaches Bild erfasst wird.
2
Taktil
Kraft-, Drehmoment- und Kontaktdaten aus den Händen und Greifern des Roboters.
3
Audio
Kontaktgeräusche ebenso wie gesprochene Anweisungen.
4
Roboterzustand
Gelenkpositionen, Geschwindigkeiten und die Pose des Endeffektors.
5
Sprache
Aufgabenbeschreibungen und physikalische Konzepte, abgestimmt auf das, was der Roboter gerade wahrnimmt.
Wo die Kamera an ihre Grenzen stößt, übernehmen die anderen Sinne
Manche Aufgaben lassen sich mit Kameras allein nicht lösen. Und auch dort, wo das Sehen bereits gut funktioniert, machen zusätzliche Sinne den Roboter noch zuverlässiger.
Spüren, wann sich ein Schloss öffnet
Ob sich ein Schloss tatsächlich geöffnet hat, verrät ein Kamerabild nicht – Klang und Tastsinn dagegen schon.
Greifen, was man nicht sieht
Wenn ein Objekt verdeckt ist, übernimmt der Tastsinn und führt den Griff sicher ans Ziel.
Die Qualität einer Naht hören
Beim Schweißen lässt sich schon am Klang des Prozesses erkennen, wie gut die Naht wird.
Intelligenz, die direkt auf dem Roboter läuft
Neuron AI läuft lokal, also direkt auf dem Roboter. So fallen Entscheidungen in Echtzeit, ohne dass der Roboter auf eine Cloud-Verbindung angewiesen ist.
Geringe Latenz
Entscheidungen entstehen direkt auf dem Roboter, ohne den Umweg über einen Server.
DIREKT AUF DEM ROBOTER
Ausfallsicherheit
Neuron AI arbeitet auch dann zuverlässig weiter, wenn keine Cloud-Verbindung besteht.
ERFORDERLICH
Datenhoheit
Ihre Produktionsdaten bleiben unter Ihrer Kontrolle – gerade für Hersteller in Europa ein entscheidender Punkt.
BLEIBEN BEI IHNEN
Ein Modell für jeden Roboter von NEURA
Neuron AI wird auf der gesamten NEURA-Roboterfamilie mit ihren unterschiedlichen Händen und Greifern trainiert. So entsteht ein einziges Modell, das auf jedem Embodiment eingesetzt werden kann.
Wie Neuron AI trainiert wird
Neuron AI lernt aus drei Quellen physischer Erfahrung, die sich gegenseitig ergänzen: echten Interaktionen in der physischen Welt, simulierten Variationen und menschlichem Know-how. Ergänzt wird das Training in den NEURA Gyms durch Datenpartnerschaften mit Industrieunternehmen wie Schaeffler und Bosch.
Reale Roboterdaten
In den NEURA Gyms und in realen Einsatzumgebungen führen Roboter mit unterschiedlichen Embodiments Aufgaben aus. Dabei entstehen synchronisierte Daten aus Sehen, Tastsinn, Kraft, Audio und Bewegung.
Durch Simulation erweiterte Daten
Mit dem Data Amplifier und dem Simulations-Stack von NEURA werden die Trainingsdaten um simulierte Varianten von Aufgaben und Umgebungen erweitert.
Daten aus menschlichen Demonstrationen
Menschen in sensorbestückten Data Suits zeichnen Bewegungen und Aufgabenabläufe auf und bringen so ihr praktisches Fachwissen direkt ins Training ein.
NEURA Gyms entdecken
Fragen zu Neuron AI
Was ist ein Perception-Language-Action-Modell (PLA)?
Ein PLA-Modell verknüpft das, was ein Roboter sieht, hört und fühlt, mit dem, was er bereits getan hat. Neuron AI bildet 3D-Sehen, Tastsinn und Kraft, Hören, den Eigenzustand des Roboters und Sprache über die Zeit in einem gemeinsamen Raum ab und setzt all das in einen durchgängigen Handlungsstrom um.
Worin unterscheidet sich Neuron AI von einem VLA-Modell?
Vision-Language-Action-Modelle (VLA) nehmen die Welt über Kameras wahr. Neuron AI ergänzt das um Tastsinn, Hören und Gedächtnis, sodass Roboter auch auf das reagieren können, was sie nicht sehen.
Warum braucht ein Roboter ein Gedächtnis?
Ein Roboter bewegt sich in einer physischen Welt, die nie stillsteht. Er muss Objekte und die Folgen seines eigenen Handelns im Blick behalten, oft ohne sie zu sehen. Neuron AI erinnert sich deshalb an Objekte, auch wenn sie gerade außer Sicht sind.
Braucht Neuron AI die Cloud?
Nein. Neuron AI wird lokal eingesetzt und rechnet in Echtzeit direkt auf dem Roboter, sodass Ihre Daten jederzeit unter Ihrer Kontrolle bleiben.
Auf welchen Robotern läuft Neuron AI?
Neuron AI läuft auf fünf Formfaktoren von NEURA – dem 4NE-1 Gen 3, dem 4NE-1 Gen 4, einem 4NE-1 auf Rädern sowie zwei weiteren bimanuellen Plattformen – jeweils mit unterschiedlichen Greifern und Händen.
Wo wird Neuron AI entwickelt und trainiert?
Neuron AI wurde vollständig inhouse in Metzingen entwickelt und trainiert. Es lernt aus drei Datenquellen: realen Roboterdaten, durch Simulation erweiterten Daten und Daten aus menschlichen Demonstrationen.
Sind Sie bereit, Ihren Robotern alle Sinne zu geben?
Sprechen Sie mit unserem Team darüber, wie Neuron AI auf Ihren Robotern, in Ihrem Anwendungsfall und mit Ihren Daten zum Einsatz kommen kann.
Kontakt