AIR von Embodied AI: Sehnenarme heben fünf Kilogramm bei zwei Kilo Eigengewicht

Auf der Fachmesse Humanoid Europe 2026 in München hat das Schweizer Robotik-Startup Embodied AI seinen neuen Industriehumanoiden namens AIR vorgestellt. Bei der Neuentwicklung handelt es sich um ein Spin-out der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) mit Hauptsitz in Lausanne und einer Niederlassung in Rom.

Die Maschine kombiniert ein Fahrwerk auf Radbasis mit leichten, sehnengetriebenen Armen. Sie wurde konzipiert, um Handgriffe direkt von menschlichen Beschäftigten zu lernen und ohne trennende Schutzzäune in industriellen Werkshallen an der Seite von Werkern zu arbeiten.

Mechanischer Aufbau und Sicherheitsarchitektur nach Cobot-Normen

Die Konstruktion von AIR weicht in zentralen Aspekten von klassischen humanoiden Konzepten ab. Um den Schwerpunkt niedrig zu halten und die Standfestigkeit auf ebenen Industrieböden zu gewährleisten, nutzt die Plattform Rollen statt Beine. Motoren, Getriebe und Leistungselektronik wurden gebündelt im Torso untergebracht.

Die Schulterpartie besteht aus einer Gelenkkonstruktion, die an drei Punkten mit dem Rumpf verbunden ist. Anstelle starrer Getriebemotoren in den Gliedmaßen übertragen Seilzüge die Kräfte in die Arme. Dadurch gibt das System bei mechanischem Kontakt elastisch nach, was die Sicherheit bei Kollisionen im Arbeitsraum erhöhen soll.

Die Architektur des Sehnenantriebs geht auf die Forschungsarbeiten von Geschäftsführer Francesco Stella an der EPFL zurück. Laut Angelo Burgarello, Partner beim Investor Look AI Ventures, kann ein solcher Sehnenarm mit einem Eigengewicht von 2 Kilogramm eine Last von 5 Kilogramm heben. Das Startup legte die Konstruktion nach der Norm ISO/TS 15066:2016 für kollaborierende Robotersysteme aus.

Anstelle auf spezifische Regularien für Humanoide zu warten, setzt das Unternehmen auf bestehende Sicherheitsstandards für Cobots. Die offizielle CE-Kennzeichnung wird für das Jahr 2027 angestrebt. Bis zu diesem Zeitpunkt müssen die Sicherheitsteams der jeweiligen Industriekunden die Sicherheitsarchitektur eigenständig validieren, da sich das System noch in einer frühen Einführungsphase befindet.

Training per Fernsteuerung und industrielle Einsatzfelder

Das Einlernen neuer Fertigungsschritte erfolgt schrittweise: Zu Beginn steuert ein menschlicher Operator den Roboter per Fernzugriff. Die dabei erfassten Bewegungsdaten fließen in das proprietäre KI-System ein. Üblicherweise erlernt der Roboter eine Arbeitsaufgabe innerhalb von rund einem Monat so weit, dass er sie autonom ausführen kann.

Für unvorhergesehene Zwischenfälle bleibt die Fernsteuerung als Rückfallebene aktiv. Die erlernten Bewegungsmuster lassen sich anschließend auf weitere Einheiten oder ganze Flotten übertragen, sodass neue Arbeitsschritte direkt zu Schichtbeginn produktiv umgesetzt werden können.

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Als primäre Anwendungsgebiete nennt das Unternehmen Montageunterstützung in der Elektronikindustrie, Sortierprozesse, Verpackungsarbeiten sowie die Handhabung von Kabeln. Diese manuellen Tätigkeiten wechseln für herkömmliche, eingehauste Industrieroboter oft zu rasch.

In Pilotversuchen bei Fertigungsbetrieben, darunter einem Konsumelektronikhersteller und einem Automobilzulieferer, erzielten die Systeme des Unternehmens durchschnittliche Erfolgsquoten von 95 Prozent. Abhängig vom konkreten Arbeitsschritt soll eine Einheit das Arbeitsvolumen von bis zu drei Arbeitskräften pro Schicht bewältigen können.

Bereits vor der Neuvorstellung erzielte eine bestehende zweiarmige Industriezelle des Anbieters bei einem Kabelhandling-Test eines Elektronikkonzerns eine Zuverlässigkeit von 98 Prozent bei einem vorgegebenen Richtwert von 90 Prozent. Nach Unternehmensangaben beanspruchte die Entwicklung des Industriehumanoiden aus dem Forschungsstadium heraus eine Zeitspanne von neun Monaten.

Investorennetzwerk und wachsender Automatisierungsdruck

Hinter dem 25-köpfigen Unternehmen stehen neben Stella der technische Leiter Kai Junge sowie Betriebsleiter Max Polzin, ergänzt durch zwei Robotikprofessoren aus Lausanne und Delft. Die Startfinanzierung führte der Frühphaseninvestor Faber an, mit Beteiligungen von TechShop, Look AI Ventures, Plug and Play sowie Vento. Zusätzliche Unterstützung erhielt das Projekt durch Programme von Google DeepMind, Nvidia Inception, Kickfund und Excellis.

Das Unternehmen verwies im Zuge der Präsentation auf den steigenden Druck in den Fabriken: Nach Erhebungen des Manufacturing Leadership Council planen gegenwärtig 22 Prozent der Industriebetriebe den Einsatz von physischer KI binnen zwei Jahren, verglichen mit derzeit 9 Prozent.

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Zudem belegen Zahlen von Deloitte, dass nach wie vor über 80 Prozent der weltweiten Fabrikarbeitsstunden manuell geleistet werden, während eine gemeinsam Analyse von Deloitte und dem Manufacturing Institute für die US-Industrie bis zum Jahr 2033 eine Lücke von bis zu 1,9 Millionen unbesetzten Stellen prognostiziert.

Erste Vereinbarungen für Werkstests hat das Unternehmen bereits mit Partnern aus der Automobilbranche und dem Industriesektor geschlossen. Details zu Verkaufspreisen, Fertigungskapazitäten oder einem genauen Auslieferungsstart nannte das Unternehmen bislang nicht.