Das deutsche Robotik-Unternehmen Microagi hat Animesh Garg zum Chief Research Officer ernannt. Diese strategische Personalie, die am 29. September bekannt gegeben wurde, unterstreicht Microagis Fokus auf die Weiterentwicklung von Robotermodellen zu zuverlässigen Arbeitskräften. Garg bringt sein Team, bekannt als Usable Robots, mit, um die praktische Herausforderung der physikalischen KI zu meistern.
Wichtige Erkenntnisse
- Animesh Garg wird Chief Research Officer bei Microagi und bringt sein Usable Robots Team mit.
- Microagi will Roboter durch Post-Training und Selbstverbesserung einsatzbereit machen.
- Das Unternehmen kombiniert Daten aus menschlicher Aktivität mit seiner Bereitstellungsplattform Atlas.
- Microagi hat im Sommer eine Startfinanzierung von 55 Millionen US-Dollar erhalten.
- Das Ziel ist die Bereitstellung von einer Million Robotern weltweit.
Ein führender Kopf für nutzbare Robotik
Animesh Garg ist eine anerkannte Persönlichkeit in der Robotik-Forschung. Seine Erfahrung umfasst Stationen bei Georgia Tech, NVIDIA und dem Humanoiden-Entwickler Apptronik. Diese Ernennung stärkt Microagis Forschungsposition erheblich. Garg war unter anderem an der Entwicklung von ORBIT beteiligt, einem Simulations-Framework, das sich zu NVIDIAs Isaac Lab entwickelte. Dies verbindet seine Arbeit direkt mit der Infrastruktur, die für das Training von Roboter-Policies genutzt wird.
Gargs Ankunft ist für Microagi von großer Bedeutung, da er sowohl in der Roboter-Lernforschung als auch im Bereich kommerzieller Humanoiden umfassende Erfahrung mitbringt. Er war sechs Jahre als Senior Staff Research Scientist bei NVIDIA Research tätig und fungierte 2024-25 als Chief Scientific Officer bei Apptronik.
„Unser Ziel ist sehr einfach: Wir wollen das erste Unternehmen sein, das eine Million Roboter in der realen Welt einsetzt“, erklärte Garg in einem Einführungsvideo.
Faktencheck
- Garg war maßgeblich an der Entwicklung von ORBIT beteiligt, das in NVIDIAs Isaac Lab überging.
- Er bringt sieben Mitglieder seiner Forschungsgruppe durch eine Übernahme mit zu Microagi.
- Die finanziellen Details der Übernahme wurden nicht bekannt gegeben.
Der Fokus auf Post-Training und Selbstverbesserung
Garg und sein Team werden sich bei Microagi auf das sogenannte Post-Training und die Selbstverbesserung von Robotern konzentrieren. Er ist der Ansicht, dass Roboter trotz Fortschritten in Modellen und Hardware immer noch erhebliche menschliche Unterstützung benötigen. Die nächsten Schritte sieht er in der autonomen Verbesserung, dem Reinforcement-Learning-basierten Post-Training und agentischen Interaktionen.
Microagi bietet hierfür Zugang zu Daten und realen Einsatzmöglichkeiten. Das Unternehmen kombiniert Daten aus menschlichen Aktivitäten, die über die Plattform Shift gesammelt werden, mit Atlas, seiner Plattform für den Einsatz von Industrierobotern. Shift zeichnet Menschen bei körperlicher Arbeit auf und wandelt diese Aufnahmen in Trainingsdaten um.
Microagis Geschäftsmodell
Microagis Geschäftsmodell vereint Datenerfassung, Forschung und Bereitstellung. Die beiden Hauptprodukte des Unternehmens adressieren verschiedene Phasen dieses Prozesses:
- Shift: Erfasst menschliche Arbeitsabläufe zur Generierung von Trainingsdaten.
- Atlas: Ermöglicht den Einsatz autonomer Robotik in industriellen Prozessen unter Nutzung vorhandener Hardware der Kunden.
Microagi konzentriert sich darauf, die Roboterintelligenz an die spezifischen Abläufe der Kunden anzupassen, damit Aufgaben über verschiedene Schichten und unter wechselnden Bedingungen konsistent ausgeführt werden können.
Hintergrundinformationen
Microagi hat im Sommer eine Seed-Finanzierungsrunde von 55 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Angeführt wurde diese Runde von Hummingbird, mit Beteiligung von Northzone, LocalGlobe, Village Global und redalpine. Osborne Clarke, die redalpine berieten, beschrieb die Pläne des Münchner Start-ups, Atlas zu erweitern, die Engineering-Teams zu vergrößern und Rechenkapazitäten zu erwerben.
Ambitiöse Ziele und Datenmanagement
Microagi-CEO Bercan Kilic, ein ehemaliger Ingenieur von Red Bull Racing, äußerte sich ebenfalls zu den ehrgeizigen Zielen. Die Ernennung von Garg folgte auf Monate der Zusammenarbeit und unterstreicht die Entschlossenheit des Unternehmens, seine Vision zu verwirklichen. Ein weiteres Ziel, das vom Business Insider genannt wird, ist die Bereitstellung von mindestens 10 Millionen Robotern innerhalb der nächsten fünf Jahre.
Die Datenerfassung spielt eine zentrale Rolle in Microagis Strategie. Clément Delangue, Mitbegründer und CEO von Hugging Face, teilte einen Screenshot einer Konversation über Microagis Speicheranforderungen. Daraus ging hervor, dass Microagi ursprünglich plante, zwei Petabyte innerhalb eines Jahres bei Hugging Face zu speichern. Kilic antwortete, dass zwei Petabyte "innerhalb eines Tages gefüllt" wären, und schlug 50 Petabyte vor, sobald der Speicher- und Archivierungsprozess geklärt sei.
Diese Diskussion verdeutlicht die enormen Infrastruktur-Ambitionen hinter der Sammlung von Daten aus der realen Welt. Es geht nicht nur darum, Daten zu sammeln, sondern diese Erfahrungen auch in zuverlässiges Roboterverhalten umzusetzen. Für Microagi wird der kommerzielle Erfolg davon abhängen, wie schnell es Roboter an neue Aufgaben anpassen kann, wie konsistent sie arbeiten und wie viel menschliches Eingreifen nach der Installation noch nötig ist.
Die Strategie von Microagi umfasst das Post-Training mit multimodalen Daten in Simulationen und der realen Welt, gefolgt von wiederholten Verbesserungen, um einzelne Roboter zu Spezialisten zu machen. Dies ist ein entscheidender Schritt, um Roboter von theoretischen Modellen zu praktischen, einsatzbereiten Helfern zu machen, die in verschiedenen Branchen einen echten Mehrwert bieten können.
