LG hat im Yangjae-Forschungs- und Entwicklungs-Campus in Seoul detailliert beschrieben, wie die Data Factory funktionieren wird, die es dort errichtet. Die Anlage wird darauf ausgerichtet sein, Daten zu erzeugen, zu sammeln, zu validieren und zu erweitern, mit denen das Unternehmen seine nächsten Haushalts-, Geschäfts- und Industrie-Roboter trainieren wird. Wenn sie Ende 2026 vollständig in Betrieb geht, wird sie mehrere hundert Roboter gleichzeitig arbeiten lassen.
Das Projekt ist Teil der Zusammenarbeit von LG mit NVIDIA im Bereich der physikalischen KI. Führungskräfte beider Unternehmen trafen sich vier Tage nach der Unterzeichnung ihres Memorandums of Understanding in Santa Clara in den Einrichtungen.
Eine Anlage mit 10.000 Quadratmetern zum Trainieren von Robotern
Die Data Factory belegt vier Ebenen, eine davon unterirdisch, und hat eine Gesamtfläche von 10.000 Quadratmetern. Sie verbindet Bereiche, in denen Roboter physische Aufgaben ausführen, mit Räumen, die der Prüfung und Fehlerbehebung der erhobenen Datensätze dienen.
Die LG CLOiD-Haushaltsroboter werden bereits im Zentrum eingesetzt, um reale Daten zu erzeugen. Eine der Szenarien ahmt ein Wohnhaus nach, in dem sie Reinigungsaufgaben üben und wiederholen, während ihre Entscheidungen und Bewegungen aufgezeichnet werden.
Eine weitere Zone ahmt die Waschmaschinenfabrik nach, die LG Electronics in Tennessee, USA, betreibt. Dort lernen verschiedene CLOiD-Einheiten, Komponenten zu verschieben, zu stapeln und zu montieren. Diese Nachbildung verbindet die Haushaltsentwicklung mit Produktionsprozessen, bei denen Präzision, Wiederholung und sichere Handhabung entscheidend sind.
Logistik und Roboterhände erweitern die Trainingsszenarien
Die Arbeit beschränkt sich nicht nur auf CLOiD-Demonstrationen. LG wird Daten aus den Lösungen für Logistikautomatisierung von LG CNS sowie aus dem Bereich, in dem LG Innotek Roboterhände entwickelt und trainiert, einbeziehen. Auf diese Weise wird das System Operationen zu Mobilität, Handhabung und Koordination zusammenführen, die in verschiedenen Geschäftsbereichen der Gruppe erfasst werden.
Die von LG gesammelten Erfahrungen in Fertigung und Logistik werden ebenfalls in das System integriert. Die Data Factory wird als zentrale Anlaufstelle dienen, um dieses Material zu ordnen und zu erweitern, bevor es in weitere Trainings einfließt.
LG bezeichnet diesen kontinuierlichen Prozess als Daten-Flywheel. Jedes Roboter erzeugt Informationen während der Arbeit; die Ergebnisse werden analysiert und angereichert; das aktualisierte Set wird erneut verwendet, um das System zu trainieren. Die folgenden Tests liefern Daten von höherer Qualität und ermöglichen es, den Kreislauf zu wiederholen. Die Fähigkeit, diesen Fluss aufrechtzuerhalten, wird eine zentrale Säule der Robotik-Strategie des Unternehmens sein.
NVIDIA Cosmos wandelt reale Daten in weitere Szenarien um
Die NVIDIA-Plattform wird von der Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung eingesetzt. LG nennt die Omniverse-Bibliotheken, die Open-World-Modelle Cosmos und die Entwicklungsplattform Isaac. Diese Werkzeuge ermöglichen den Aufbau simulierten Umgebungen, die Erzeugung synthetischer Variationen und die Vorbereitung von Situationen, die physisch tausendfach zu reproduzieren schwer, teuer oder gefährlich wären.
Die von den Robotern erfassten Aufzeichnungen werden mit Informationen kombiniert, die durch Cosmos erstellt und erweitert wurden. Das Ziel von LG ist es, vor Ende 2026 insgesamt 100.000 Trainingsstunden zu erreichen – ein Volumen, das etwa zwölf Jahre ununterbrochener Aktivität entspricht. Die Zahl addiert die physisch gesammelten Erfahrungen und den mithilfe der NVIDIA-Werkzeuge erzeugten synthetischen Inhalt.
Die Daten speisen das Robot Foundation Model von LG
Die vorgesehenen 100.000 Stunden sollen dazu genutzt werden, das Robot Foundation Model von LG zu entwickeln. Dieses Modell wird gemeinsame Fähigkeiten für zukünftige humanoide Roboter bereitstellen, die sich später an konkrete Produkte und Aufgaben anpassen lassen.
LG möchte Bauteile nutzen, die innerhalb des Konzerns bereits entwickelt werden. Das Unternehmen verfügt über Erfahrungen in Motoren und Aktuatoren; LG Innotek arbeitet mit Sensoren und Roboterhänden, während LG CNS Systeme zur Logistikautomatisierung bereitstellt. Die Data Factory ergänzt die Schicht, die sich um das Sammeln und Verwalten der für das Training der Software erforderlichen Informationen kümmert.
Das Unternehmen hat 2026 als Startjahr für seine Expansion in die Robotik angekündigt. Im Juli wurde das Robotics Business Center ins Leben gerufen, eine Abteilung, die direkt dem CEO untersteht und Geschäftsentwicklung, Vertrieb und Betrieb vereint. Song Si-yong, zuvor mit dem LG-Institut für Produktionstechnik verbunden, leitet diese Organisation.
LG bereitet seinen Einstieg in die Haushaltsrobotik vor
Das Unternehmen betreibt bereits Industrie- und Handelsrobotik mit internen Fähigkeiten, Robostar und Bear Robotics. Der nächste Bereich wird der Haushalt sein, wo CLOiD als Experimentierplattform dient.
Lyu Jae-cheol, CEO von LG Electronics, versichert, dass die Koordination zwischen den Tochtergesellschaften des Konzerns und seinen technologischen Allianzen dieses Vorhaben unterstützen wird. Die Zusammenarbeit mit NVIDIA liefert Werkzeuge für Simulation und Lernen, während LG reale Umgebungen, Bauteile und Fertigungswissen einbringt.
Die Data Factory in Yangjae soll bis Ende 2026 voll funktionsfähig sein. Bis dahin erwartet LG, dass mehrere hundert Roboter in den vier Anlagen arbeiten und die 100.000 Stunden kombiniertes Training aus realen und synthetischen Daten abgeschlossen sind, die zur Entwicklung des Robot Foundation Model dienen werden.
