Künstliche Intelligenz
Rekordverdächtig: Humanoider Roboter Robotera L7 läuft 14,4 km/h schnell
Das chinesische Robotik-Unternehmen Robotera, eine Ausgründung der Tsighua University in Peking, hat mit dem L7 den derzeit wohl schnellsten humanoiden Roboter entwickelt. Das berichtet China Daily am Mittwoch. Der L7 soll Geschwindigkeiten bis zu 14,4 km/h erreichen. Damit läuft er schneller als der bisher schnellste humanoide Roboter Star1 des gleichen Unternehmens. Der Star1 erzielte mit herkömmlichen Laufschuhen für Menschen eine Maximalgeschwindigkeit von 12,98 km/h.
Der L7 von Robotera ist 1,71 m groß und hat damit in etwa die Größe eines Menschen. Er besitzt insgesamt 55 Freiheitsgrade in seinem gesamten Körper. Die Motoren der Aktuatoren liefern dabei ein Drehmoment von bis zu 400 Nm. Das ermöglicht dem Roboter, sich kraftvoll und schnell zu bewegen. Mit seinen beiden Armen kann er Gewichte bis zu 44 Pfund (etwa 19,96 kg) anheben und bewegen. Zur Wahrnehmung seiner Umgebung verwendet der Roboter ein Multisensor-Sichtsystem, das Kameras mit Panoramasicht, Tiefensensoren und eine Echtzeit-Positionierung miteinander kombiniert. Dadurch soll der Roboter die Umgebung in einer 360-Grad-Ansicht wahrnehmen und verschiedene Objekte erkennen können.
Robotera hat dem L7 nach eigenen Angaben mittels Künstlicher Intelligenz (KI) eine Ganzkörpersteuerung realisiert, die es dem humanoiden Roboter ermöglicht, sich menschenähnlich zu bewegen. Das System, das Robotera als „Body and Brain“ bezeichnet, soll es dem Roboter gestatten, auch in solchen Arbeitsbereichen eingesetzt zu werden, in denen es nicht nur auf Kraft, sondern auch auf hochpräzise feinmotorische Fähigkeiten ankommt. Details zum System verrät Robotera allerdings nicht.
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Der humanoide Roboter L7 besitzt eine Reihe motorischer Fähigkeiten für Arbeit und Sport.
Laufen und T-Shirts falten
In einem Video zeigt Robotera, wie der Roboter ein T-Shirt zusammenfaltet und Küchenpapier von einer Rolle abreißt. Beides sind Aufgaben, die eine hohe feinmotorische Präzision voraussetzen. Unklar ist allerdings, ob der Roboter dies autonom erledigt hat oder er dabei ferngesteuert wurde. Technisch ist er in der Lage, industrielle Aufgaben wie Sortieren und Scannen von unterschiedlichen Objekten zu erledigen sowie mit Werkzeugen umzugehen.
Robotera hebt besonders die sportlichen Fähigkeiten des L7 hervor. So kann er etwa Tanzen, Springen und Laufen. Im Video ist zu sehen, dass die Körperbewegungen dabei sehr flüssig ablaufen. Auf einer flachen Strecke erreichte der Roboter eine Laufgeschwindigkeit von 14,4 km/h. Das ist etwa 1,5 km/h schneller als der bisherige Rekordhalter Star1. Der L7 erzielt diese Geschwindigkeit jedoch „barfuß“. Der Star1 war noch auf menschliche Laufschuhe angewiesen, die dem Roboter einen besseren Grip verliehen.
Der Geschwindigkeitsrekord des Robotera L7 ist jedoch nicht offiziell. Ob das Unternehmen einen Eintrag bei Guinness World Records stellen wird, ist zunächst nicht bekannt.
(olb)
Künstliche Intelligenz
Jetzt in der Make 4/25: Zauberwürfel-Trainer
Der Rubik’s Cube zieht seit Jahrzehnten Spieler jeden Alters in seinen Bann. Während der kleine Würfel manche Menschen stundenlang grübeln lässt, lösen andere ihn in Sekundenschnelle und stellen reihum neue Rekorde auf. Dank einer aktiven Speedcuber-Szene gibt es mittlerweile auch Cubes mit Bluetooth-Anbindung, sodass man mithilfe einer App den Lösungsweg analysieren und die benötigte Zeit messen kann.
Diese Schnittstelle hat unser Autor Stefan Recksiegel genutzt und einen Zauberwürfel-Trainer gebaut – aber nicht als App, sondern in Form einer Lichtinstallation, die aussieht wie ein riesiger Rubik’s Cube. In ihm spiegeln RGB-LEDs den Zustand des gekoppelten kleinen Spielwürfels wider und passen sich dynamisch an. Das ist nicht nur dekorativ, sondern hilft im Zweifel wirklich weiter, wenn man als Spieler nicht weiß, welcher nächste Schritt zur Lösung führt. Mithilfe von Animationen zeigt der Trainer dann an, wie man optimalerweise drehen sollte (siehe Video).
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Der leuchtende Zauberwürfel-Löser in Aktion
In der Make 4/25 erklärt Recksiegel, wie sich das Projekt nachbauen lässt und liefert viele Informationen zu seiner Funktionsweise, z. B. wie die Kommunikation mit dem Würfel zustande kommt und was die Software im Detail macht. Wir wünschen viel Spaß beim Lesen und Basteln!
Außerdem im Heft: LED-Wasserwaage
Mit LEDs lassen sich auch Werkzeuge neu denken oder verbessern, die es bereits lange gibt. Unser Redakteur Marcus Hansson zeigt das mit seiner Anleitung für eine LED-Wasserwaage, die sich selbst bei schlechten Lichtverhältnissen gut ablesen lässt.
Von einem ESP32 gesteuert und mit den Daten eines MPU-6050-Sensors signalisiert das Werkzeug anhand von Farbmustern, ob es horizontal ausgerichtet ist. Und damit sich der eingebaute Akku auch komfortabel in einer staubigen Umgebung laden lässt, funktioniert das einfach induktiv. Der Entwurf lässt sich im Handumdrehen selbst zusammenbauen. Was man dafür benötigt, erklären wir in der Make 4/25.
Die aktuelle Make: Am Kiosk und online erhältlich
Die Ausgabe 4/25 ist online und am Kiosk erhältlich. Mit einem unserer Abos lag das Heft sogar bereits im Briefkasten. Außerdem können Sie die Make bequem als Printversion oder PDF im Heise Shop bestellen – bis zum 8.8. sogar versandkostenfrei. Wenn Sie die Make lieber digital lesen, können Sie das in unseren Apps für iOS und Android. Online finden Sie auch das Inhaltsverzeichnis der Make 4/25.
(akf)
Künstliche Intelligenz
Google Shopping: Preistracker, KI-Anprobe und Inspiration
„Try on“ ist eine Funktion, mit der man Kleidung virtuell anprobieren kann. Google hatte sie bereits auf der diesjährigen I/O vorgestellt, nun kommt sie zunächst in den USA in die reguläre Suche. Die Funktion basiert freilich auf KI.
Um ein Kleidungsstück online anzuprobieren, muss man ein Foto von sich selbst hochladen. Mittels eines Bildgenerators wird dann virtuell das Kleid, Hemd, die Hose oder ein Shirt auf den Körper transferiert. Möglich ist das laut Googles Blogbeitrag mit Milliarden Kleidungsstücken, die etwa in Googles Shopping Graph enthalten sind. Der Shopping Graph ist jener Part von Googles gigantischer Datenbank, in der Informationen zu kaufbaren Produkten direkt abgespeichert sind.
Das Feature funktioniert direkt in der Google-Suche, kann aber auch über Google Shopping sowie aus der Bildersuche aufgerufen werden. In den USA erscheint dann ein neuer „try it on“ Button. Klickt man ihn, muss man das besagte Ganzkörperfoto hochladen, mit dem man die Kleidung ausprobieren möchte. Die so entstandenen Bilder lassen sich speichern und mit anderen Personen teilen.
Google als Preisvergleich und Inspirationsquelle
Schon 2023 hatte Google erste Versuche gemacht, mittels diffusion-basierter generativer KI diverse Models virtuell Kleidung anprobieren zu lassen. Damals sollten noch die unterschiedlichen Größen und Körperformen im Vordergrund stehen. Statt eigener Fotos gab es also zunächst eine große Palette an unterschiedlichen Models zur Auswahl. Auch waren diese ersten Versuche noch vor zwei Jahren auf die Teilnahme weniger Marken beschränkt.
Eine weitere neue Funktion ist der Preis-Alert. Man kann mittels eines simplen Klicks den Preis eines Produkts tracken – samt Vorgaben zu Farbe und Größe sowie den gewünschten Preis. Auch diese Funktion ist allerdings zunächst nur in den USA verfügbar.
Google macht zudem eine Ankündigung für den Herbst. Im AI Mode, dem erweiterten KI-Modus der Suche, will Google direkt visuelle Vorschläge für Outfits und Interior machen. Man gibt beispielsweise als Prompt ein, dass man bereits ein grünes Kleid für eine Gartenparty hat, nun aber noch die passenden Accessoires sucht. Google zeigt daraufhin generierte Bilder grüner Kleider nebst verschiedenen Schuhen und Taschen, die sich alle direkt kaufen lassen. Für Online-Shops und Marken wird die Sichtbarkeit im AI Mode also noch relevanter. Auch für Inspirationsquellen wie Instagram und Pinterest dürfte dadurch neue Konkurrenz entstehen.
Wann die Shopping-Funktionen nach Deutschland kommen, ist unbekannt.
(emw)
Künstliche Intelligenz
Intel plant Auslagerung der Netzwerksparte NEX
In einem Memo an Mitarbeiter und Kunden verkündete Sachin Katti, der seit gut zwei Jahren die Network and Edge Group von Intel leitet, die Abspaltungspläne. Die als NEX abgekürzte Sparte des Chipherstellers soll eigenständig werden, aber zu großen Teilen weiter zu Intel gehören.
Leise Gerüchte darüber, dass sich Intel von der Netzwerksparte trennen könnte, waren bereits im Frühjahr aufgekommen. Nun bestätigen sie sich durch eine Mitteilung an Belegschaft und Kunden von NEX-Boss Sachi Kattin.
In dem Statement, das US-Newsportal crn.com vorliegt, heißt es: „Wir planen, Schlüsselelemente unseres Netzwerk- und Kommunikationsgeschäfts als eigenständiges Unternehmen zu etablieren, und wir haben mit der Identifizierung strategischer Investoren begonnen.“ Weiter heißt es in der Mitteilung, man sei darauf konzentriert, die eigenen Kernprodukte zu stärken und die KI-Roadmap zu verfolgen, um der Kundschaft einen besseren Service bieten zu können.
Intel muss sparen
Ähnlich war Intel bereits bei Altera vorgegangen. Den Hersteller programmierbarer Chips hatte Intel 2015 übernommen, in diesem Frühjahr dann allerdings verkauft. Den Zuschlag erhielt das Private-Equity-Unternehmen Silver Lake. Intel behielt allerdings 49 Prozent der Anteile. Darauf nimmt Katti in der Mail direkt Bezug: “Wie bei Altera werden auch wir ein Ankerinvestor bleiben, der es uns ermöglicht, von zukünftigen Aufwärtspotenzialen zu profitieren, während wir das Geschäft für zukünftiges Wachstum positionieren.”
Intel blickt als Ganzes herausfordernden Zeiten entgegen. Nach der Ankündigung in dieser Woche, die geplanten Werke in Deutschland und Polen nun doch nicht zu bauen und die Prozessgeneration 14A als Ganzes auf den Prüfstand zu stellen, sackte der Aktienkurs um rund 9 Prozent ab. CEO Lip-Bu Tan muss Geld sparen, was sich auch auf die Zahl der Mitarbeitenden auswirkt. Bis Jahresende sollen über 20.000 Stellen wegfallen, als Ziel sind nur noch 75.000 Beschäftigte eingeplant – Ende Juni waren es noch 96.400.
(sht)
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