MÜNCHNER FLUGHAFEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die TU München startet das Convergence Center mit dem RoboGym powered by NEURA als zentralem Reallabor für Physical AI. Rund 100 humanoide und Service-Roboter lernen in 48 Trainingszellen konkrete Arbeitsabläufe wie Falten, Greifen und Werkzeugnutzung. Motion-Capture-Systeme erfassen Bewegungen, während Daten kuratiert in die Cloud fließen. Ziel ist, Robotern das flexible Umsetzen von Nutzeranfragen näherzubringen.
Am Münchner Flughafen wächst ein neues Reallabor direkt an der Schnittstelle zwischen Forschung, Transfer und Industrieanforderungen: Die TU München hat ihr Convergence Center eröffnet, und im Zentrum steht das TUM RoboGym powered by NEURA. In der sogenannten KI-Fabrik trainieren humanoide und andere kognitive Roboter unter praxisnahen Bedingungen – nicht als isolierter Prototyp, sondern als systematisches Lern-Setup. Im Labor selbst wirkt das Umfeld ungewöhnlich geordnet: Roboterarme warten an Schreibtischhalterungen, als wären sie Teil einer Produktionslinie, und das Personal arbeitet an ganz konkreten Aufgaben, bei denen „Lernen“ vor allem heißt, dass Roboter wiederholbar sinnvolle Bewegungen und Aktionen zeigen.
Konzeptionell dreht sich das RoboGym um ein Problem, das in der Robotik seit Jahren bremst: Während große Sprachmodelle wie ChatGPT oder Googles Gemini Nutzeranweisungen auf Basis riesiger Trainingsdaten oft erstaunlich flexibel interpretieren, fehlt Robotern in der Breite noch genau diese Daten- und Verhaltensvielfalt. Die TU adressiert das mit einem Ansatz, der eher nach „Datenernte“ klingt als nach klassischer Automatisierung: Bedarfsfälle aus der deutschen Industrie sollen identifiziert werden, während gleichzeitig Daten gesammelt werden, die Roboter beim Lernen wirklich brauchen. Dazu kommen Rechenleistung für KI-Training und Simulationen sowie Motion-Capture-Systeme, die Bewegungen erfassen und Objekte verfolgen – also Informationen, die für die Abbildung von präzisen Handlungsabläufen entscheidend sind.
Für den Start sind im RoboGym rund 100 Roboter in 48 Trainingszellen vorgesehen. Das Training startet mit Fertigkeiten und Arbeitsabläufen, die im Alltag und in Werkstätten sofort wiedererkennbar sind: Kartons falten, Bauteile ineinanderstecken oder Werkzeuge handhaben. Gerade diese Mischung ist technisch plausibel, weil sie sowohl Greif- und Manipulationskompetenzen als auch eine gewisse Sequenzlogik verlangt, also das planvolle Abarbeiten einzelner Schritte unter wechselnden Situationen. Ergänzend dazu spielt die Umgebung eine Rolle: Wenn Trainingszellen so gestaltet sind, dass wiederholbare Szenarien entstehen, lässt sich die Datensammlung kuratieren und später gezielt für Physical-AI-Modelle nutzen, also für KI, die am Ende in der Welt handeln muss.
Der Datenfluss ist dabei nicht Nebensache, sondern der eigentliche Taktgeber des Systems. Laut Beschreibung der TU landen die erzeugten Informationen in einer kuratierten Datensammlung in der Cloud – eine Architekturentscheidung, die den Kreis zwischen Labor und Forschungspraxis schließt. Für Teams bedeutet das: Sie können Modelle nicht nur trainieren, sondern auch erneut untersuchen, verfeinern und mit neuen Szenarien kombinieren, ohne jedes Mal beim Aufbau bei Null zu beginnen. Das ist auch der Grund, warum Motion Capture hier so prominent ist: Es liefert messbare Bewegungs- und Kontextinformationen, die dabei helfen, Lernsignale sauber zuzuordnen, statt nur grob „Aktion erfolgreich/fehlgeschlagen“ zu registrieren.
Für München und den Standortgedanken dahinter liefert Achim J. Lilienthal, Professor für Informatik an der TU München und unter anderem Scientific Director der KI-Fabrik sowie des RoboGym, eine bemerkenswert klare Einordnung. Er beschreibt die „Sichtbarkeit nach außen“ als wichtigen Effekt, und zugleich die enge Kopplung von Unternehmen, universitärer Arbeit und studentischem Engagement. In einem Interviewkontext, wie in den vorliegenden Unterlagen dokumentiert, sagt er: „Das, was wir hier machen, diese enge Bindung von der Firma und wissenschaftlicher Arbeit und auch studentischer Arbeit an der Uni, das ist totales Neuland.“ Auch für die Nachwuchslogik argumentiert Lilienthal ähnlich konkret: Unternehmen gewinnen Einarbeitungszeit, weil Studierende Hardware und Entwicklungsumgebungen bereits während der Ausbildung kennenlernen.
Ein weiterer Punkt ist die politische und finanzielle Ermöglichung des Projekts. Lilienthal stellt laut den Angaben heraus, dass ohne Unterstützung aus Bayern das RoboGym nicht in dieser Form möglich gewesen wäre, und betont zugleich ein Klima, das Wissenschaftsarbeit begünstigt. Zur Frage nach dem „Haushaltsroboter“-Zeithorizont bleibt er vorsichtig: „Das ist dann Zukunftsmusik“, heißt es sinngemäß im Kontext der Entwicklung. Auf das langfristige Ziel angesprochen, irgendwann zu einem „ChatGPT-Moment der Robotik“ zu kommen, der es Robotern ermöglicht, konkrete Aufgaben direkt aus Anweisungen abzuleiten, formuliert er als Vision: „Im weiteren Schritt will man natürlich irgendwann zu dem ChatGPT-Moment der Robotik kommen, dass man Robotern sagt: ‚Mach dies und jenes‘, und dann kann der Roboter das ausführen.“ So ambitioniert der Endpunkt klingt, so pragmatisch ist der jetzige Weg: erst Trainingsdaten, dann Lernstrategien, dann robuste Umsetzung in realen Abläufen.
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