Mit dem Geld sollen zwei Prioritäten finanziert werden: die Skalierung von Cortex 2 und der Eintritt in den US-Markt. Sereact wird diesen Sommer sein erstes US-Büro in Boston eröffnen und vor Ort Mitarbeiter in den Bereichen Vertrieb, Anwendung und Technik einstellen.

Was ist Cortex 2?

Das heutige Cortex sieht und greift. Cortex 2 hingegen denkt zuerst und handelt dann. Es erweitert ein Vision-Language-Action-Modell (VLA) um ein Weltmodell. Es gleicht mögliche Aktionen mit einem erlernten Modell der Physik und des Objektverhaltens ab, wählt die Aktion aus, die am ehesten funktioniert, und aktualisiert sich in Echtzeit, wenn sich die Szene ändert. Weltmodelle stellen die nächste Grenze in der KI dar, wobei der Großteil dieser Arbeit in Forschungslabors mit synthetischen Daten stattfindet. Cortex 2 ist das Modell, das auf mehr als einer Milliarde Greifvorgängen aus der realen Produktion trainiert wurde.

Der Wechsel vom Reagieren zum Schlussfolgern holt Cortex aus dem Bereich der Kommissionierung heraus und bringt es in die Kategorie von Arbeiten, bei denen der Kontakt eine Rolle spielt. Beispielsweise das Zusammenbauen einer Komponente unter Spannung. Das Anbringen eines Scheibenwischers, ohne ihn zu zerkratzen. Oder das Zusammenstellen von Teilen, die in genau der richtigen Ausrichtung für die nächste Station landen müssen. Das ist der nächste Markt, den Sereact anvisiert und Cortex 2 ist der Weg dorthin.

Markteinführung in den USA

Amerikanischen Lagerhäuser und Hersteller haben klare Anforderungen: Sie brauchen produktreife KI, die sofort einsatzbereit ist. Maßgeschneiderte Bildverarbeitungssysteme, deren Implementierung ein Quartal dauert, sind tabu. Cortex funktioniert bereits so, und Cortex 2 erweitert diese Kategorie. Sereact hat die aktuelle Generation diesen Monat auf der MODEX in Atlanta vorgestellt: einarmiges Kommissionieren, zweiarme Retourenabwicklung und das 3D-Wahrnehmungssystem Sereact Lens. Seitdem ist das Interesse in Nordamerika stetig gewachsen.

„Wir haben früh erkannt, dass echte Robotik-KI nicht im Labor entwickelt werden kann“, sagte Ralf Gulde, CEO und Mitbegründer des Unternehmens. „Man entwickelt sie mit einem Daten-Flywheel, das durch reale Einsätze gespeist wird, indem man die KI in die Produktion bringt, mit den Fehlern lebt und das Modell aus dem lernen lässt, was tatsächlich vor Ort passiert. Die Zahlen zeigen, dass es funktioniert hat. Zweihundert Systeme. Eine Milliarde Kommissionierungen. Ein Eingriff pro 53.000. Niemand sonst kommt auch nur annähernd heran.“

„Wir geben Robottern eine Form von Vorstellungskraft, nämlich die Fähigkeit, vorauszusehen, wie die Welt reagieren wird, bevor er sich bewegt“, sagte Marc Tuscher, Mitbegründer und CTO. „Wir bauen keine Roboter. Wir verkaufen keine Dienstleistungen. Wir liefern nur eines: das Modell, das auf jedem Roboter läuft. Egal, ob es sich um einen einarmigen, zweiarmigen, humanoiden oder stationären Roboter handelt: Überall kommt dasselbe Gehirn zum Einsatz. Die Hardware wird zur Massenware. Das Modell nicht.“

Sereact-Marktpassung

Sereact entwickelt KI für Roboter, die in der physischen Welt arbeiten. Lagerhäuser waren der erste Einsatzort, da keine andere Umgebung dieselbe Kombination von Datenpunkten bietet: Es gibt Milliarden von realen Interaktionen, jede erdenkliche Objektform, strenge Durchsatzbeschränkungen und Konsequenzen, wenn der Roboter einen Fehler macht.

In jeder Schicht und an jedem Kundenstandort lernt Cortex aus echten Kommissioniervorgängen mit echten Artikeln unter Bedingungen, die kein Simulator reproduzieren kann. Diese Daten treiben das Modell an, und das Modell bewegt sich mit dem Roboter: mobil, humanoid, stationär – was auch immer als Nächstes kommt.

Mit mehr als 200 Sereact-Systemen, die bereits europaweit im Einsatz sind, ist Sereact der weltweit am häufigsten eingesetzte Anbieter von KI-Kommissionierrobotern. Diese Systeme, die alle mit dem Cortex-Gehirn ausgestattet sind, haben über eine Milliarde echte Produktionskommissionierungen für Kunden wie Active Ants, die Österreichische Post, BMW, bol., Daimler Truck, DHL, Mercedes-Benz, Monta, MS Direct, PepsiCo und die Rohlik Group durchgeführt.

Etwa jeder 53.000. Kommissioniervorgang erfordert menschliche Fernunterstützung. Alles andere erledigt der Roboter selbstständig. Dieses Verhältnis ist ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal. Jeder von Cortex durchgeführte Kommissioniervorgang fließt zurück in das Modell. Wettbewerber hingegen sammeln Milliarden, um mit simulierten Daten und Labordemos zu trainieren. Sereact hat hingegen fünf Jahre damit verbracht, mit realen Betriebsabläufen zu trainieren: nachts, zu Spitzenzeiten und mit Artikeln, die für den Roboter unübersichtlich sind und die er noch nie gesehen hat. Es ist eine Lücke, die sich mit jeder Schicht vergrößert. Quelle: Sereact