Physical Prompting erklärt: Können Unternehmen Robotern Aufgaben künftig einfach vormachen?
Roboter werden heute meistens programmiert, trainiert oder mit vielen Beispielen auf eine bestimmte Aufgabe vorbereitet.
Doch was wäre, wenn ein Mitarbeiter einem Roboter eine neue Tätigkeit künftig einfach einmal vormachen könnte?
Genau diese Idee steckt hinter einem neuen Ansatz von Generalist AI.
Das Unternehmen hat mit GEN-1.5 ein Robot Foundation Model vorgestellt, das neue physische Aufgaben nach nur einer kurzen Demonstration von etwa 3 bis 12 Sekunden ausführen kann. Generalist bezeichnet dieses Prinzip als „Physical Prompting“.
Weitere Informationen von Generalist AI:
(https://generalistai.com/blog/gen-1.5)
Aktuelle Einordnung:
Die Idee erinnert bewusst an generative KI.
Bei ChatGPT kann ein Nutzer beispielsweise ein Beispiel geben und sagen:
„Mach es genauso.“
Beim Physical Prompting könnte das Prinzip künftig lauten:
„Schau dir an, wie ich diese Aufgabe ausführe – und mache sie anschließend selbst.“
Sollte dieser Ansatz zuverlässig skalieren, könnte sich dadurch eine der größten Hürden industrieller Robotik verändern:
der Aufwand, Roboter für neue Aufgaben anzupassen.
Was ist Physical Prompting?
Physical Prompting bezeichnet die Idee, einem KI-gesteuerten Roboter eine Aufgabe durch eine physische Demonstration zu zeigen.
Der „Prompt“ besteht also nicht nur aus Text.
Er kann beispielsweise enthalten:
- Videoaufnahmen
- Bewegungsdaten
- Positionen des Roboters
- Sensordaten
- Informationen über Kräfte und Berührungen
- Sprach- oder Textanweisungen
Bei GEN-1.5 wird eine kurze Demonstration in das Kontextfenster des Modells gegeben.
Anschließend versucht der Roboter, die gezeigte Aufgabe selbst auszuführen.
Generalist AI beschreibt das ausführlich hier:
(https://generalistai.com/blog/gen-1.5)
Das Prinzip ähnelt dem In-Context Learning großer Sprachmodelle.
Ein Sprachmodell bekommt Beispiele in seinem Prompt und erkennt daraus, welche Aufgabe der Nutzer erwartet.
Bei Physical AI könnte ein Roboter entsprechend aus einer kurzen Demonstration erkennen:
„Ah – genau diese physische Aufgabe soll ich jetzt ausführen.“
Wie funktioniert GEN-1.5?
GEN-1.5 ist ein multimodales Robot Foundation Model.
Das Modell verarbeitet mehrere Informationsarten gleichzeitig.
Dazu gehören laut Generalist AI unter anderem:
- Video
- Sensordaten
- Sprache
- Bewegungsinformationen
- sogenannte propriozeptive Daten
Propriozeption bezeichnet vereinfacht das Wissen eines Systems darüber, wo sich seine eigenen Gelenke und Körperteile befinden.
Das Modell besitzt außerdem ein Kontextfenster von ungefähr 30 Sekunden und erzeugt Bewegungsaktionen mit hoher Frequenz.
Weitere technische Details:
(https://generalistai.com/blog/gen-1.5)
Eine gute externe Einordnung findet sich auch hier:
(https://tbreak.com/generalist-ai-gen-1-5-robot-foundation-model/)
Was bedeutet One-Shot Learning bei Robotern?
Der interessante Teil von GEN-1.5 ist das sogenannte One-Shot Learning.
Normalerweise benötigt ein lernender Roboter für eine neue Aufgabe zahlreiche Beispiele.
Ein Mitarbeiter oder Robotikexperte könnte beispielsweise eine Tätigkeit:
100-mal,
500-mal
oder sogar tausende Male
demonstrieren beziehungsweise über Teleoperation aufzeichnen.
Anschließend wird ein Modell mit diesen Daten trainiert.
GEN-1.5 soll dagegen bestimmte neue Aufgaben bereits nach einer einzigen kurzen Demonstration ausführen können.
Generalist AI hat dies unter anderem mit Aufgaben getestet wie:
- ein Glas öffnen
- einen Reißverschluss öffnen
- Geld aus einer Tasche nehmen
- Gegenstände mit Werkzeugen bewegen
Aktuelle Berichterstattung:
(https://iottechnews.com/news/generalist-ai-gen-1-5-robot-model-learns-tasks-one-demo/)
Wie gut funktioniert Physical Prompting bereits?
Hier ist eine realistische Einordnung wichtig.
Generalist AI berichtet für zehn getestete Aufgaben von einer durchschnittlichen One-Shot-Erfolgsquote von rund 59 Prozent.
Das bedeutet:
Der Roboter konnte eine neue Aufgabe nach einer einzelnen Demonstration in etwas mehr als der Hälfte der Versuche erfolgreich erledigen.
59 Prozent sind beeindruckend für Forschung und Entwicklung.
Für viele industrielle Prozesse wären sie allerdings viel zu wenig.
Eine Produktionslinie kann normalerweise nicht akzeptieren, dass vier von zehn Vorgängen fehlschlagen.
Deshalb ist ein zweiter Wert besonders interessant.
Nach ungefähr fünf Minuten zusätzlicher Aufgabendaten und zehn weiteren Trainingsschritten stieg die durchschnittliche Erfolgsquote laut Generalist auf etwa 83 Prozent.
Quelle:
(https://generalistai.com/blog/gen-1.5)
Unabhängige Einordnung:
(https://tbreak.com/generalist-ai-gen-1-5-robot-foundation-model/)
Auch 83 Prozent wären für viele industrielle Anwendungen noch nicht ausreichend.
Aber die entscheidende Entwicklung ist eine andere:
Wie stark sinkt der Aufwand, einen Roboter auf eine neue Aufgabe vorzubereiten?
Warum Physical Prompting für Unternehmen interessant werden könnte
Die größten Robotikkosten entstehen häufig nicht ausschließlich durch die Hardware.
Ein Unternehmen kauft nicht einfach einen Roboter, stellt ihn in die Produktion und beginnt am nächsten Tag mit der Automatisierung.
Zusätzlicher Aufwand entsteht beispielsweise durch:
- Prozessanalyse
- Programmierung
- Integration
- Greiferentwicklung
- Einrichtung
- Testen
- Anpassungen
- Sicherheitskonzeption
- Mitarbeiterschulung
- Wartung
Besonders schwierig wird es bei Produkten mit vielen Varianten.
Ein klassisches Automatisierungssystem funktioniert hervorragend, wenn ein Prozess jahrelang identisch bleibt.
Viele Mittelständler produzieren allerdings:
kleinere Stückzahlen + viele Varianten + häufig wechselnde Produkte.
Genau dort kann klassische Automatisierung wirtschaftlich schwieriger werden.
Physical Prompting könnte langfristig einen Teil dieses Problems adressieren.
Ein einfaches Beispiel aus der Produktion
Stellen wir uns einen mittelständischen Hersteller vor.
Ein Mitarbeiter muss unterschiedliche Bauteile aus Verpackungen nehmen und auf einer Vorrichtung positionieren.
Heute könnte die Einführung eines Roboters bedeuten:
- Prozess analysieren
- Roboter auswählen
- Greifer entwickeln
- Bewegungsabläufe programmieren
- Sonderfälle programmieren
- neue Produktvariante einrichten
- testen
- optimieren
Kommt ein neues Produkt hinzu, muss der Prozess möglicherweise erneut angepasst werden.
Mit Physical Prompting könnte die Vision langfristig anders aussehen:
Ein Mitarbeiter zeigt dem Roboter:
„Nimm dieses Bauteil so auf und positioniere es hier.“
Der Roboter beobachtet die Demonstration.
Danach versucht er, die Aufgabe selbst auszuführen.
Das wäre ein grundlegender Wandel.
Bedeutet Physical Prompting das Ende der Roboterprogrammierung?
Nein.
Zumindest aktuell nicht.
Auch wenn die Technologie Fortschritte macht, bleiben viele klassische Robotikaufgaben bestehen.
Unternehmen müssen weiterhin:
- Sicherheitsbereiche definieren
- Schnittstellen einrichten
- Greifer auswählen
- Prozesse validieren
- Qualitätsanforderungen definieren
- Robotersysteme warten
- Fehlerfälle behandeln
Physical Prompting könnte aber die Art verändern, wie neue Aufgaben beschrieben und angelernt werden.
Es geht deshalb weniger um:
„Programmierung verschwindet.“
Sondern eher um:
„Die Schnittstelle zwischen Mensch und Roboter wird einfacher.“
Ist Physical Prompting dasselbe wie Imitation Learning?
Die Konzepte sind miteinander verwandt.
Beim Imitation Learning lernt ein Roboter aus menschlichen Demonstrationen.
Ein Mensch zeigt beispielsweise 500-mal, wie eine Aufgabe funktioniert.
Aus diesen Demonstrationen lernt das Modell anschließend eine Strategie.
Physical Prompting geht einen Schritt weiter.
Die Vision lautet:
Ein bereits sehr stark vortrainiertes Robot Foundation Model benötigt nur noch wenige Beispiele, um eine neue Aufgabe zu verstehen.
Das ähnelt dem Unterschied zwischen älteren Machine-Learning-Systemen und großen Sprachmodellen.
Früher musste für jede neue Textklassifikation häufig ein eigenes Modell trainiert werden.
Heute kann ein Nutzer einem großen Sprachmodell einfach einige Beispiele geben.
Robotik könnte sich in eine ähnliche Richtung entwickeln.
Warum Robot Foundation Models dafür entscheidend sind
GEN-1.5 wurde laut Generalist AI auf sehr großen Mengen physischer Interaktionsdaten vortrainiert.
Das Unternehmen spricht von mehr als 500.000 Stunden realer physischer Interaktionsdaten.
Diese Daten stammen aus unterschiedlichen Umgebungen wie:
- Haushalten
- Fabriken
- Lagern
- anderen realen Arbeitsumgebungen
Quelle:
(https://generalistai.com/blog/gen-1.5)
Weitere Einordnung:
Dadurch soll das Modell bereits allgemeines Wissen darüber entwickeln, wie physische Interaktionen funktionieren.
Beispielsweise:
- wie Gegenstände gegriffen werden
- wie sich Objekte bewegen
- wie Werkzeuge funktionieren
- wie Kräfte wirken
- wie Bewegungen zusammengesetzt werden
Die neue Demonstration muss dieses Wissen dann möglicherweise nicht vollständig neu erzeugen.
Sie sagt dem Modell eher:
„Nutze dein bestehendes Wissen jetzt für diese Aufgabe.“
Können Roboter dadurch improvisieren?
Besonders interessant sind einige von Generalist AI gezeigte Beispiele.
Das Modell wurde beispielsweise mit Aufgaben konfrontiert, bei denen ein gewohntes Werkzeug nicht verfügbar war.
In Demonstrationen soll GEN-1.5 alternative Gegenstände genutzt haben, um trotzdem das gewünschte Ziel zu erreichen.
Dabei wurden beispielsweise unterschiedliche Gegenstände genutzt, um einen Block in Richtung eines Behälters zu bewegen.
Weitere Details:
(https://generalistai.com/blog/gen-1.5)
Externe Einordnung:
(https://www.wired.com/story/generalist-ai-robots-learn-like-clever-toddlers)
Das ist interessant, weil es über reine Bewegungswiederholung hinausgeht.
Ein Roboter soll langfristig nicht nur lernen:
„Bewege den Arm exakt so.“
Sondern verstehen:
„Das Ziel besteht darin, dieses Objekt dorthin zu bekommen.“
Das wäre ein wichtiger Schritt in Richtung allgemeinerer Physical AI.
Was bedeutet Sim-to-Real bei Physical Prompting?
Noch spannender ist ein weiterer Aspekt.
Generalist berichtet, dass GEN-1.5 auch Demonstrationen aus einer Simulation als Physical Prompt verwenden kann.
Das bedeutet:
Eine Aufgabe wird zunächst in einer virtuellen Umgebung demonstriert.
Anschließend versucht ein realer Roboter, die Aufgabe umzusetzen.
Dieses Prinzip wird Sim-to-Real genannt.
Quelle:
(https://generalistai.com/blog/gen-1.5)
Warum ist das für Unternehmen interessant?
Weil reale Roboterdaten teuer sind.
Um einen Roboter in einer echten Fabrik zu trainieren, benötigt man:
- Roboterhardware
- Produktionsfläche
- Mitarbeiter
- Zeit
- Testmaterial
- Sicherheit
Simulation könnte einen Teil dieses Aufwands reduzieren.
Wird daraus „No-Code Robotik“?
Langfristig könnte Physical Prompting tatsächlich zu einer Art No-Code- oder Low-Code-Schnittstelle für Robotik führen.
Statt:
Roboter programmieren
könnte der Prozess stärker lauten:
Aufgabe demonstrieren → Ergebnis überprüfen → korrigieren → freigeben.
Das wäre besonders für kleinere und mittelständische Unternehmen relevant.
Denn einer der größten Engpässe bei Robotikprojekten ist häufig nicht die Verfügbarkeit von Robotern.
Es fehlen:
- Robotikexperten
- Integratoren
- Programmierer
- interne Erfahrung
Je einfacher Roboter neue Aufgaben lernen können, desto mehr potenzielle Automatisierungsfälle könnten wirtschaftlich interessant werden.
Welche Prozesse könnten von Physical Prompting profitieren?
Besonders interessant könnten Prozesse mit folgenden Eigenschaften sein:
Viele Produktvarianten
Wenn sich Produkte regelmäßig verändern, muss klassische Automation häufig angepasst werden.
Kleine Losgrößen
Bei kleinen Stückzahlen amortisiert sich aufwendige Spezialautomation möglicherweise nicht.
Manuelle Montage
Menschen führen häufig komplexe Bewegungen aus, die schwer vollständig in Regeln zu beschreiben sind.
Verpackung
Produkte unterscheiden sich in Form, Position oder Orientierung.
Pick-and-Place
Objekte müssen erkannt und flexibel gegriffen werden.
Maschinenbeschickung
Unterschiedliche Teile müssen in Maschinen eingelegt oder entnommen werden.
Qualitätsprozesse
Der Roboter könnte lernen, bestimmte Handlungen abhängig von der erkannten Situation auszuführen.
Welche Grenzen hat Physical Prompting aktuell?
Die Technologie ist noch sehr früh.
Unternehmen sollten deshalb mehrere Grenzen berücksichtigen.
Zuverlässigkeit
59 oder 83 Prozent Erfolgsquote reichen für viele Produktionsprozesse nicht.
Sicherheit
Ein lernender Roboter darf nicht einfach beliebige Handlungen ausprobieren, wenn Menschen in unmittelbarer Nähe arbeiten.
Validierung
Neue Aufgaben müssen überprüft werden, bevor sie produktiv eingesetzt werden.
Sonderfälle
Eine Demonstration kann unmöglich jede mögliche Situation zeigen.
Geschwindigkeit
Ein Roboter kann eine Aufgabe technisch beherrschen, aber trotzdem deutlich langsamer als ein Mensch sein.
Integration
Auch ein intelligenter Roboter benötigt Schnittstellen zu Maschinen, ERP, MES oder anderen Systemen.
Wirtschaftlichkeit
Entscheidend bleibt immer der Business Case.
Welche KPIs sollten Unternehmen bei Physical Prompting messen?
Wenn solche Systeme in Unternehmen eingesetzt werden, würde ich besonders auf folgende Kennzahlen achten:
Time-to-Task
Wie lange dauert es, bis der Roboter eine neue Aufgabe beherrscht?
Anzahl benötigter Demonstrationen
Braucht er wirklich nur eine Demonstration – oder in der Praxis 50?
Erfolgsquote
Wie häufig wird die Aufgabe korrekt abgeschlossen?
Interventionsrate
Wie häufig muss ein Mensch eingreifen?
Taktzeit
Wie schnell wird die Aufgabe erledigt?
Umrüstzeit
Wie schnell kann der Roboter von Produkt A auf Produkt B wechseln?
Kosten pro Task
Was kostet eine erfolgreich ausgeführte Aufgabe?
ROI
Wann amortisiert sich das gesamte Robotikprojekt?
Gerade Time-to-Task könnte künftig zu einer sehr wichtigen neuen Robotik-KPI werden.
Physical Prompting könnte den Business Case von Robotik verändern
Heute lohnt sich klassische Automatisierung besonders bei:
hoher Wiederholung + großen Stückzahlen + stabilen Prozessen.
Wenn ein Roboter in Zukunft wesentlich einfacher auf neue Aufgaben angepasst werden kann, könnte sich diese Gleichung verändern.
Dann könnten auch Prozesse interessant werden mit:
kleineren Stückzahlen + mehr Varianten + häufigeren Änderungen.
Das wäre besonders für den deutschen Mittelstand relevant.
Denn viele deutsche Unternehmen produzieren gerade nicht Millionen identischer Produkte.
Ihre Stärke liegt häufig in:
- Individualisierung
- Spezialmaschinen
- Variantenfertigung
- Kleinserien
- komplexen Produkten
Genau dort könnte flexible Physical AI langfristig einen besonders großen Effekt haben.
Die wichtigste Frage für Unternehmen
Die spannende Frage lautet deshalb nicht:
„Kann ich GEN-1.5 morgen in meiner Fabrik einsetzen?“
Die Antwort darauf wäre derzeit in vielen Fällen:
Nein.
GEN-1.5 ist aktuell ein Forschungs- und Entwicklungsmodell und laut aktueller Berichterstattung noch nicht kommerziell breit eingesetzt.
Weitere Einordnung:
Wichtiger ist die strategische Frage:
„Welche Prozesse würden für unser Unternehmen interessant werden, wenn das Anlernen eines Roboters künftig nur noch Minuten statt Tage oder Wochen benötigt?“
Diese Frage lohnt sich bereits heute.
Robotik-Manager (IHK): Physical AI strategisch bewerten
Physical Prompting zeigt sehr gut, warum Robotik zunehmend auch zu einer Managementaufgabe wird.
Entscheider müssen nicht jedes Robot Foundation Model selbst programmieren.
Sie müssen aber verstehen:
- welche Technologien entstehen
- welche davon produktionsreif sind
- welche Use Cases sinnvoll sind
- welche KPIs entscheidend sind
- welche Integrationskosten entstehen
- wie TCO und ROI berechnet werden
- wann ein Pilot sinnvoll ist
- welche Robotiklösung zum Prozess passt
Genau diese Perspektive steht beim Zertifikatslehrgang Robotik-Manager/in (IHK) im Mittelpunkt.
Weitere Informationen zum Robotik-Manager (IHK) bei der IHK Düsseldorf:
(https://ihkportal.de/duesseldorf/tibrosVD/event/2733MAZXXW27)
Häufige Fragen zu Physical Prompting
Was bedeutet Physical Prompting?
Physical Prompting beschreibt einen Ansatz, bei dem einem vortrainierten Robotik-KI-Modell eine physische Aufgabe durch eine kurze Demonstration gezeigt wird. Die Demonstration dient ähnlich wie ein Beispiel in einem Sprachmodell als Kontext für die anschließend auszuführende Aufgabe.
Können Roboter bereits nach einer einzigen Demonstration lernen?
Generalist AI berichtet für GEN-1.5 von One-Shot-Learning bei mehreren Manipulationsaufgaben. Die durchschnittliche Erfolgsquote lag in den veröffentlichten Tests bei rund 59 Prozent. Die Ergebnisse stammen jedoch bislang im Wesentlichen vom Hersteller und zeigen noch keine für viele Industrieprozesse ausreichende Zuverlässigkeit.
Ist Physical Prompting dasselbe wie Imitation Learning?
Die Konzepte sind verwandt. Beim klassischen Imitation Learning wird ein Modell häufig mit vielen menschlichen Demonstrationen trainiert. Physical Prompting versucht, ein bereits stark vortrainiertes Foundation Model mit nur einer oder wenigen neuen Demonstrationen auf eine Aufgabe auszurichten.
Müssen Roboter künftig nicht mehr programmiert werden?
Klassische Robotikprogrammierung wird dadurch nicht sofort verschwinden. Physical Prompting könnte aber den Aufwand reduzieren, Robotern neue Aufgaben beizubringen. Integration, Sicherheit, Validierung und Prozessdesign bleiben weiterhin notwendig.
Warum ist Physical Prompting für den Mittelstand interessant?
Wenn Roboter schneller auf neue Aufgaben und Produktvarianten angepasst werden können, könnten sich Automatisierungsprojekte auch bei kleineren Stückzahlen und variantenreicher Produktion wirtschaftlich besser rechnen.
Ist GEN-1.5 bereits produktionsreif?
GEN-1.5 ist derzeit vor allem ein Forschungs- und Entwicklungsmodell. Die veröffentlichten Erfolgsraten zeigen großes Potenzial, liegen für viele industrielle Anwendungen aber noch unter den notwendigen Zuverlässigkeitswerten.
Quellen und weiterführende Informationen
Generalist AI – GEN-1.5 und Physical Prompting:
(https://generalistai.com/blog/gen-1.5)
TechTimes – GEN-1.5 lernt Aufgaben aus einer einzelnen Demonstration:
IoT Tech News – Einordnung von GEN-1.5:
(https://iottechnews.com/news/generalist-ai-gen-1-5-robot-model-learns-tasks-one-demo/)
Tbreak – technische Einordnung des Robot Foundation Models:
(https://tbreak.com/generalist-ai-gen-1-5-robot-foundation-model/)
Wired – Reportage über Generalist AI und lernende Roboter:
(https://www.wired.com/story/generalist-ai-robots-learn-like-clever-toddlers)
The Decoder – GEN-1.5 und One-Shot Robot Learning:
(https://the-decoder.com/gen-1-5-generalist-ai-teaches-robots-new-tasks-from-a-single-demo/)
Assembly Magazine – Physical AI lernt aus Sekunden von Demonstrationsdaten:
Robotik-Manager/in (IHK) – IHK Düsseldorf:
(https://ihkportal.de/duesseldorf/tibrosVD/event/2733MAZXXW27)