SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Sebastian Thrun, ein früher Wegbereiter des autonomen Fahrens, stellt sein neues Robotik-Startup Dulo vor. Er präsentierte die Pläne am Rande eines Keynotes bei der Robotics-Konferenz Actuate in San Francisco. Das Unternehmen arbeitet bislang im „stealth“-Modus und bleibt in vielen Details vage. Laut einer minimalistischen Website entwickelt Dulo „foundation models“ für das Hardware-Design mit dem Ziel, „manufacturing at lightspeed“ zu ermöglichen.
Sebastian Thrun gehört zu den Namen, an denen sich die Entwicklungsgeschichte der Robotik in den letzten zwei Jahrzehnten besonders gut festmachen lässt. Aus dem Umfeld einer frühen Stanford-Arbeit kommend, rückte er 2005 ins Zentrum der Aufmerksamkeit, als sein Team eine autonome-Transport-Challenge über 132 Meilen in der Wüste ohne Fahrer am Steuer bewältigte. Diese Leistung zog den Blick von Google auf sich, und Thrun wurde später damit betraut, das Selbstfahr-Projekt bei Google zu führen; daraus ging später Waymo hervor. Dass Thrun nun ein neues Startup im Bereich Robotik aufbaut, wirkt deshalb weniger wie ein Zufallstreffer als vielmehr wie eine konsequente Fortsetzung: Wer einmal das Zusammenspiel aus Wahrnehmung, Planung und „closed-loop“-Entscheidungen in der realen Welt trainiert hat, landet früher oder später wieder bei Robotik-Systemen, die nicht nur denken, sondern handeln.
Seinen aktuellen Schritt hat Thrun am Dienstag auf der Konferenz Actuate in San Francisco in einer Keynote angedeutet. Er nannte Dulo als den Namen der neuen Firma und machte gleichzeitig klar, wie wenig konkret öffentlich verfügbar ist. In der Szene vor einem Publikum aus Robotik-Gründern und -Mitarbeitenden sagte Thrun: „I am not speaking about the company yet.“ Außerdem betonte er, das Projekt laufe „under stealth“ und sei „very small“, zugleich aber eindeutig im Feld Robotik verortet. Damit setzt Thrun auf eine klassische Startup-Taktik: Erst intern die entscheidenden Bausteine validieren, dann die Außenkommunikation schrittweise öffnen. Für Tech-Veteranen ist das auch ein Signal, dass man Dulo eher als Entwicklungs- und Experimentierplattform begreifen soll, nicht als Produktankündigung mit sofortiger Marktverfügbarkeit.
Technisch spannend ist dabei vor allem, was auf der knappen, Stanford-nahen Website über Dulo zu lesen ist. Dort wird beschrieben, dass das Startup „foundation models for hardware design“ entwickelt. Der Begriff „foundation model“ wird in der KI-Industrie typischerweise für große, breit einsetzbare Modellfamilien verwendet, die anschließend durch Daten, Fine-Tuning oder spezialisierte Workflows auf konkrete Aufgaben gebracht werden. In Dulos Formulierung geht es jedoch explizit nicht um Software- oder reine Simulationsaufgaben, sondern um „Hardware-Design“: Das bedeutet in der Praxis, dass KI-Modelle nicht nur Ergebnisse vorhersagen, sondern Designprozesse unterstützen sollen – etwa indem sie aus Anforderungen Baugruppen ableiten, Varianten bewerten oder Entwürfe so weit vorstrukturieren, dass die Fertigung schneller in die nächste Schleife gehen kann. Als Ziel nennt die Website „manufacturing at lightspeed“, also sinngemäß eine Fertigungsgeschwindigkeit, die durch KI-gestützte Design- und Iterationszyklen erreichbar werden soll.
Damit verschiebt Dulo den Fokus von der reinen Robotik-Perzeption hin zur Frage, wie schnell Hardware überhaupt in veränderbaren Schleifen entstehen kann. In Robotikprojekten ist das ein zentraler Engpass: Selbst wenn Steuerung und Steueralgorithmen mit KI-Methoden schnell iterieren, hinkt die Hardwareentwicklung oft hinterher – von mechanischen Toleranzen bis zu Sensor- und Aktor-Integrationen. Wer in diesem Bereich KI-Modelle für Hardware-Design einsetzt, muss zudem Schnittstellen sauber lösen: Ein Modell, das Entwürfe erzeugt, braucht Zugriff auf Designregeln, Geometrieparameter, Material- und Fertigungsrestriktionen, sowie eine nachvollziehbare Validierung, bevor etwas in Produktion geht. Genau an dieser Stelle lohnt der Blick auf Thruns bisherigen Weg. Mit Google Brain, Google X und Udacity hat er Technologien in mehreren Phasen beschleunigt – von Forschung bis hin zu Bildungs- und Produktpipelines. Diese „Pipeline-Denke“ dürfte auch in Dulos Ansatz mitschwingen: KI als Brücke zwischen abstraktem Zielbild und konkreter Engineering-Arbeit.
Zusätzlich stützt die Website eine weitere Hypothese: Dulo will nicht isoliert arbeiten, sondern auf bestehende Kompetenzen aus dem Umfeld hochskalierter KI-Entwicklung zurückgreifen. Genannt werden unter anderem Führungspersönlichkeiten aus Waymo, Google Brain sowie dem Umfeld von Stanfords Artificial Intelligence Laboratory, SAIL, das Thrun zuvor geleitet hat. Für die praktische Umsetzung ist das relevant, weil Robotik- und KI-Teams in der Regel an zwei Themen scheitern: an Datenverfügbarkeit und an der Frage, wie man ein Modell zuverlässig in reale Prozesse einbindet. In der Robotik sind Trainingsdaten häufig teuer, und die Anforderungen an Sicherheit und Robustheit sind hoch. In Hardware-Design-Prozessen kommen wiederum domänenspezifische Constraints hinzu. Wenn ein Team bereits aus dem autonomen Fahren kommt, kennt es typischerweise den Umgang mit Unsicherheiten und das Testen unter realistischen Bedingungen; wenn es aus KI-Labs kommt, kennt es zudem die Toolchain rund um Trainieren, Validieren und Iterieren. Das Zusammenspiel kann Dulo helfen, die Lücke zwischen „Modell spricht über Design“ und „Design ist fertigungstauglich“ zu schließen.
Für den Markt ist der Zeitpunkt bemerkenswert, weil das Startup-Feld gerade in zwei Richtungen stark zieht: einerseits in Richtung KI-gestützter Entwicklungswerkzeuge, andererseits in Richtung KI-gestützter Roboter, die zunehmend in Industrien integriert werden. Ein Ansatz wie „foundation models für Hardware-Design“ adressiert dabei nicht nur Roboterhersteller, sondern auch Firmen, die Roboterplattformen produzieren oder als Systemintegratoren auf neue Sensorik- und Aktor-Generationen setzen. Wenn Dulos Ziel „manufacturing at lightspeed“ auch nur teilweise realistisch wird, könnte das bedeuten, dass Prototypen schneller von der Spezifikation zur Serienreife gelangen. Gleichzeitig ist das Versprechen auch eine harte Messlatte: Fertigungsgeschwindigkeit hängt nicht allein von Modellen ab, sondern auch von Lieferketten, Anlagenzugang, Validierungszeiten und Qualitätsprozessen. Dulo wird deshalb zeigen müssen, welche Teile des Design- und Engineering-Workflows tatsächlich durch KI verkürzt werden und wo nach wie vor manuelle Expertise nötig bleibt.
Abseits der Technik steht noch eine zweite Dimension: Thruns neuer Schritt fügt sich in eine persönliche Historie ein, in der er immer wieder zwischen Forschung, Umsetzung und Unternehmertum gewechselt hat. Er war Mitgründer von Google Brain, Mitbegründer von Google X und ebenfalls hinter Udacity beteiligt. Später leitete er eine Startup-Phase, die inzwischen eingestellt wurde: Kittyhawk, das an Flugmobilität arbeitete. Diese Stationen zeigen, dass Thrun nicht nur Visionen verfolgt, sondern auch riskante Zwischenräume in Angriff nimmt, in denen sich Technologien noch nicht in „best practices“ gegossen haben. Für Dulo bedeutet das möglicherweise: Während andere Robotik-Startups oft beim Software-Stack beginnen, versucht Dulo von Anfang an, den gesamten Pfad zu berücksichtigen – von der Modellidee über Designvorschläge bis in Richtung Fertigung. Dass Thrun derzeit im „stealth“-Modus bleibt, passt zu dieser Strategie: Entscheidend ist jetzt weniger die Außenwirkung, sondern die Frage, ob sich die Design-Iterationsschleife in der Praxis tatsächlich beschleunigen lässt.
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