Nach der Auflösung der Abteilung Robotik 2020 startet OpenAI einen neuen Versuch, Modelle für Roboterhersteller bereitzustellen. Ziel ist es, die Markteinführung von KI-basierten Robotern zu beschleunigen.
OpenAI reaktiviert nach Informationen von Forbes seine 2020 aufgelöste Robotik-Abteilung. Das Unternehmen stellt derzeit Forschungsingenieure ein, um das Team neu aufzubauen, wie drei Quellen bestätigen.
In einer aktuellen Stellenausschreibung heißt es, dass neue Mitarbeiter "zu den ersten Mitgliedern des Teams gehören werden". Laut einer Forbes-Quelle besteht die neue Gruppe erst seit etwa zwei Monaten.
Ziel sei es, mit den Roboterherstellern zu kooperieren und nicht zu konkurrieren. OpenAI will Technologien entwickeln, die Roboterhersteller in ihre eigenen Systeme integrieren können. Das hat das Unternehmen kürzlich durch die Kooperation mit dem Robotik-Start-up Figure AI unter Beweis gestellt, dessen Roboter von einem multimodalen OpenAI KI-Modell angetrieben wird.
Eine mögliche Wiederaufnahme der Roboterforschung generell kommunizierte OpenAI-CEO Sam Altman schon zuvor in einem Podcast mit Microsoft-Gründer Bill Gates. Der erste Versuch sei verfrüht gewesen, so Altman.
Zur jüngsten Finanzierungsrunde von Figure im Februar machte es OpenAI dann konkreter.
"Wir hatten immer vor, zur Robotik zurückzukehren, und wir sehen Figure als einen Weg, um zu erforschen, was humanoide Roboter leisten können, wenn sie von hochleistungsfähigen multimodalen Modellen angetrieben werden", sagt Peter Welinder, VP of Product and Partnerships bei OpenAI, in einer Stellungnahme gegenüber PopSci.
Es sei noch unklar, ob OpenAI auch Robotik-Hardware entwickeln wolle, mit der das Unternehmen seinerzeit Schwierigkeiten hatte. OpenAI hatte die eigene Robotikforschung eingestellt, um sich ganz auf die Skalierung von KI-Modellen zu konzentrieren. Mitbegründer Wojciech Zaremba begründete diesen Schritt damals mit einem Mangel an Trainingsdaten.
Robotik war ursprünglich ein Schwerpunkt von OpenAI. 2019 veröffentlichte das Forschungsteam ein Paper, in dem es beschrieb, wie ein Roboterarm mit neuronalen Netzen lernte, eigenständig einen Zauberwürfel zu lösen.
