ASUS hat neue Details zu Gallop, seinem ersten humanoiden Roboter, der gerade dabei ist, Zubehör für Motherboard-Komponenten in einer Fabrik der Gruppe zu verpacken veröffentlicht. Die Position umfasst fünfzehn verschiedene Teile, viele davon klein und in transparenten Beuteln gelagert, und dient dazu zu überprüfen, wie der Roboter auf eine Produktionsaufgabe reagiert.
Das Unternehmen hat auch seinen Zeitplan konkretisiert: Es bereitet eine Demonstration für Kunden auf der Computex 2027 vor, Piloten im selben Jahr und eine kommerzielle Verfügbarkeit in der zweiten Hälfte 2028. Es handelt sich um Datumsvorgaben für ein Projekt, das sich noch in der Entwicklung befindet.
Fünfzehn Teile und ein Ziel von zwanzig Sekunden
Die ausgewählte Arbeit erfordert den Umgang mit Objekten in unterschiedlichen Formen und Konsistenzen. Die feinen Beutel erhöhen die Schwierigkeit: Der Roboter muss flexibles Material greifen können, zusätzlich dazu, jedes Zubehör zu erkennen und zu platzieren.
ASUS setzt sich das Ziel, den Zyklus in zwanzig Sekunden mit einer Erfolgsrate von 99,5 % abzuschließen. Die Zahl beschreibt das angestrebte Niveau. Der Hersteller hat noch kein aktuelles Ergebnis veröffentlicht, das zeigt, wie nah Gallop an dieses Ziel herankommt.
Ein Zyklus von zwanzig Sekunden würde theoretisch, ohne Unterbrechungen, 180 Zyklen pro Stunde entsprechen. Diese Rechnung spiegelt jedoch nicht die tatsächliche Produktivität des Roboters wider: Es fehlen Ergebnisse eines kontinuierlichen Betriebs und die Zeit, die für die Behebung von Störungen aufgewendet wird.
Das Format folgt dem Einsatz von Arbeitsplätzen, die bereits für Menschen ausgelegt sind. ASUS strebt daran, dass die Arme mit den vorhandenen Werkzeugen und Ablagen arbeiten, wodurch Anpassungen der Station minimiert werden. Derzeit beschränkt sich die beschriebene Aufgabe darauf, Zubehör zu greifen und zu platzieren.
Lernen durch Beobachtung von Arbeitern und Teleoperation
Albert Chang erklärt, dass ASUS auf offenen Modellen basiert und die Arbeiten erfahrener Bediener durch Kameras am Kopf mit deren Zustimmung protokolliert. Die Simulation führt Variationen dieser Demonstrationen ein.
Danach führt ein Operator mit VR-Headset und Handschuhen den Roboter bei denselben Teilen an, und nutzt die Kameras der jeweiligen Station. Die während der Arbeit gewonnenen Aufzeichnungen fließen zurück ins Training.
Die Software trennt Planung, Überwachung, Fähigkeiten und Steuerung. Diese Schichten kommunizieren über feste Schnittstellen, was es erlaubt, Modelle zu ersetzen, ohne den Roboter neu zu entwerfen.
Der Planer interpretiert die Szene und teilt die Arbeit in Schritte auf. Eine zweite KI überwacht die Ausführung und kann sie neu planen, wenn sie ein Problem feststellt. Die Fähigkeitenschicht verwaltet Aktionen wie Erreichen, Greifen und Platzieren; die Steuerung kümmert sich um die physische Bewegung und stoppt sie bei einem Zwischenfall.
Eine feste Basis, bevor Räder hinzukommen
Die aktuelle Konfiguration verwendet zwei Arme auf einer festen Basis und ein NVIDIA Jetson AGX Thor. Die Marke entwickelt einen eigenen Körper und taktile Greifer mit taktilem Feedback, die zusammen mit der Mobilität auf Rädern integriert werden sollen.
Als Referenz für die Plattform kombiniert das NVIDIA Jetson AGX Thor-Entwicklungskit eine Blackwell-GPU mit einer Arm-Neoverse-V3AE-CPU mit vierzehn Kernen und 128 GB LPDDR5X-Speicher. NVIDIA kündigt bis zu 2.070 TFLOPS in FP4 mit verstreuten Matrizen an und eine konfigurierbare Leistungsaufnahme von 40 bis 130 W.
Diese Zahlen beziehen sich auf das NVIDIA-System. ASUS gibt in seiner Darstellung weder das Leistungsgrenzwert an, den Gallop zugewiesen wird, noch veröffentlicht es Messwerte zum Energieverbrauch des gesamten Roboters. Auch lässt es sich nicht aus der theoretischen KI-Leistung eine Manipulationsgeschwindigkeit ableiten: Letztere hängt von der physischen Ausführung der Aufgabe ab und wird anhand der Zykluszeit und der Trefferquote überprüft.
NVIDIA begleitet die Hardware mit JetPack, dem Software-Stack zur Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen auf diesen Geräten. ASUS gibt an, Standard-Software für Robotik zu verwenden, benennt jedoch keine konkreten offenen Modelle jeder Schicht.
Der Verpackungsarbeitsplatz ist die angekündigte Validierungsumgebung. Die ersten externen Piloten sind für 2027 vorgesehen; ASUS hat noch keinen Preis für den geplanten Vertrieb im Jahr 2028 bekannt gegeben.
