KI verlässt den Bildschirm: Was Physical AI für die Industrie bedeutet

Wissenswertes am Mittwoch: Tipps, Trends und News rund um Digitalisierung

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Digital AI, Physical AI und Embodied AI 

Künstliche Intelligenz begegnet uns bisher vor allem in digitalen Anwendungen: Sie generiert Texte und Bilder, analysiert Daten oder unterstützt bei der Informationssuche. Fraunhofer IPA bezeichnet solche Anwendungen als Digital AI.

Mit Physical AI erweitert sich dieses Prinzip auf die physische Welt. Mithilfe von Sensoren kann KI ihre reale Umgebung wahrnehmen und diese Informationen nutzen, um auf physische Prozesse einzuwirken. In der Industrie kann sie beispielsweise Maschinenparameter optimieren oder bei der visuellen Qualitätsprüfung unterstützen.

Wie aktuell das Thema ist, zeigt die IJCAI-ECAI 2026, die diese Woche in Bremen stattfindet. Die internationale KI-Konferenz widmet dem Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz und Robotik einen eigenen Schwerpunkt. Im Fokus stehen unter anderem KI-Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen, Handlungen planen und zuverlässig in der physischen Welt agieren können.

Von der digitalen Anwendung in die reale Produktion: Das kann Physical AI ermöglichen

• Sensor- und Maschinendaten können direkt ausgewertet werden, um auf Veränderungen im Produktionsprozess zu reagieren.
• KI-gestützte visuelle Systeme können dabei helfen, Qualitätsabweichungen frühzeitig zu erkennen.
• Maschinen und Anlagen können auf Basis ihrer Umgebungsdaten gezielter gesteuert werden. So lassen sich Abläufe besser nachvollziehen und bei Bedarf anpassen.

Für kleine und mittlere Unternehmen kann Physical AI besonders dort interessant sein, wo bereits Maschinen-, Sensor- oder Produktionsdaten vorhanden sind. Ein möglicher Einstieg ist, diese Daten besser auszuwerten und Prozesse Schritt für Schritt datenbasierter zu steuern.

Fazit: Physical AI zeigt, wie KI künftig nicht nur digitale Daten auswertet, sondern auch reale Prozesse in Produktion und Industrie unterstützen kann. Für Unternehmen wird das besonders dort relevant, wo bereits Maschinen-, Sensor- oder Produktionsdaten vorhanden sind.

Grundlage dieses Beitrags sind Informationen des Fraunhofer IPA zu Physical und Embodied AI sowie der Special Track „AI and Robotics“ der IJCAI-ECAI 2026.

Dieser Beitrag wurde mit Unterstützung von KI erstellt.