HALLE / MÜNCHEN / METZINGEN – Humanoide Roboter sollen künftig Fachkräfte bei der Inspektion und Überwachung von Stromnetzen unterstützen. Neura Robotics will dafür gemeinsam mit E.ON und dem ostdeutschen Energiedienstleister EnviaM Anwendungen entwickeln und im Netzbetrieb erproben. Trainiert werden die Systeme zunächst im TUM RoboGym an der Technischen Universität München. Erste praktische Erfahrungen im Betrieb sind für 2027 vorgesehen.
In der Praxis wird die Kontrolle von Stromnetzen selten nur vom Schreibtisch aus erledigt. Insbesondere bei Umspannwerken, Schaltanlagen und anderen kritischen Anlagen geht es um wiederkehrende Routinetätigkeiten, aber auch um körperlich belastende und potenziell gefährliche Arbeitsschritte vor Ort. Genau hier setzt das Vorhaben an, das in mehreren deutschen Standorten verankert ist: Humanoide Roboter sollen nicht die komplette Betriebsverantwortung übernehmen, sondern die Teams bei Inspektionen, Überwachungsaufgaben und sicherheitsrelevanten Kontrollen gezielt entlasten. Damit verschiebt sich der Fokus von reiner Fernüberwachung hin zu einer Kombination aus maschineller Wahrnehmung und menschlicher Prozesshoheit.
Technisch steht dabei weniger das „Roboterdesign“ im Vordergrund als die Art, wie die Systeme lernen, sich in der realen Arbeitsumgebung zurechtzufinden. Neura Robotics plant, die Roboter zunächst unter kontrollierten Bedingungen im TUM RoboGym zu trainieren, das am LabCampus des Flughafens München angesiedelt ist. Fachkräfte sollen dort Arbeitsabläufe vorführen und damit Anforderungen direkt in die Lern- und Trainingskette einspeisen. Die Roboter sollen Informationen aus Bildern, aus Geräuschen und aus Berührungen auswerten, also mehrere Sensor-Modalitäten zusammenführen, statt sich nur auf Kameradaten zu verlassen. Diese Multi-Sensor-Perspektive ist vor allem dann relevant, wenn visuelle Eindrücke allein nicht ausreichen, um Zustände sicher zu unterscheiden, etwa bei der Identifikation von Anomalien an technischen Komponenten.
Für die spätere Umsetzung im Feld wird das Training anschließend an realistische Szenarien gekoppelt, indem menschliche Vorführungen, Daten aus Einsätzen realer Roboter und Simulationen zusammengeführt werden. Der Trainingsansatz verbindet damit drei Quellen: gezeigte Bewegungs- und Handlungsabläufe, sensorische Daten, die während echter Tätigkeiten anfallen, und virtuelle Umgebungen, die zusätzliche Situationen abbilden können. In diesem Prozess sind Sensoren ein zentrales Bindeglied: Während Fachkräfte Abläufe demonstrieren, erfassen Sensoren die Bewegungen und Handlungen der Roboter; daraus entsteht eine überführbare Wissensbasis für den späteren Praxistest. Der nächste Schritt besteht dann darin, die trainierten Fähigkeiten nicht nur in der Simulation oder im Trainingszentrum zu validieren, sondern an echten Robotern im Netzbetrieb zu überprüfen.
Die Lern- und Ausführungsplattform spielt in dieser Architektur eine klare Rolle. Laut den Angaben der Partner soll das KI-Modell Neuron AI von Neura Robotics neben Bildern auch Geräusche, Berührungen und Kräfte verarbeiten. Auf dieser Basis sollen Fähigkeiten über die Plattform Neuraverse bereitgestellt werden, sodass die gelernten Kompetenzen später auch an anderen geeigneten Einsatzorten genutzt werden können. Für Unternehmen mit eigenem Betrieb ist dabei entscheidend, dass die Kontrolle nicht „abfließt“: E.ON und EnviaM sollen die Kontrolle über ihre Daten und über die trainierten Fähigkeiten behalten. In Aussagen von Neura Robotics bringt der Chef David Reger die Logik auf den Punkt: Entscheidend sei, technologischen Fortschritt mit dem Erfahrungswissen der Menschen zu verbinden, die die Energieinfrastruktur täglich betreiben. Auch EnviaM-Chef Stephan Lowis beschreibt die Richtung explizit mit dem Ziel, dass humanoide Roboter Beschäftigte gezielt entlasten sollen.
Operativ ist der nächste Zielpunkt der reale Netzbetrieb: Die Netztochter Mitnetz Strom Anwendungen soll die trainierten Fähigkeiten im Rahmen des Praxischecks einsetzen. Dabei sind mehrere Einsatzfelder im Blick, darunter Inspektionen, die Überwachung wichtiger Anlagen wie Umspannwerke sowie Kontrollen zur Sicherung von Anlagen. Zusätzlich wird geprüft, ob auch körperlich belastende, wiederkehrende oder potenziell gefährliche Tätigkeiten als Roboteraufgaben geeignet sind. Ein technischer Vorteil der Initiative ist, dass humanoide Roboter sich in Anlagen bewegen könnten, die bereits für Menschen gebaut wurden – etwa über Treppen, durch Türen und an Schaltschränken, ohne dass die Anlagen dafür zwingend umgebaut werden müssen. Solche Anforderungen sind nicht trivial: Sie bedeuten, dass Navigation, Greifen, Umgang mit engen Zugängen und eine robuste Wahrnehmung in unvollkommenen Umgebungen zusammenpassen müssen.
Für den Markt ist das Vorhaben deshalb mehr als ein reines Laborprojekt. Wenn erste praktische Erfahrungen im Netzbetrieb im Laufe des Jahres 2027 erwartet werden, entsteht ein realistischer Zeitplan, um Lernkurven, Sicherheitskonzepte und Betriebsprozesse zusammenzubringen. Wettbewerbsvergleichend zeigt sich: Viele Automatisierungsansätze im Energiesektor konzentrieren sich zunächst auf softwaregestützte Auswertung von Messdaten oder auf spezialisierte Inspektionssysteme in klar abgegrenzten Umgebungen. Ein humanoides System mit Wahrnehmung über Bild, Audio und taktile Signale zielt hingegen stärker auf die „Transferierbarkeit“ von Handlungsabläufen. Für Betreiber und Dienstleister kann das mittelfristig neue Rollen schaffen: Fachkräfte würden weniger Routinebewegungen ausführen, sondern häufiger die Qualität der Abläufe überwachen, Trainingsergebnisse validieren und die Roboterfähigkeiten für neue Anlagentypen weiterführen. Genau an dieser Schnittstelle entscheidet sich, ob KI-Robotik in der Netzinfrastruktur den Alltag tatsächlich entlastet.
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