Physical AI bei E.ON und enviaM: Roboter sollen Stromnetze inspizieren
Veröffentlicht am: 06.11.2026 um 16:18 Uhr | Redaktion boerse-global.de
In der industriellen Robotik gewinnt das Zusammenspiel aus physischer Ausführung und fortschrittlichen KI-Modellen zunehmend an Bedeutung. Neura Robotics und das KI-Unternehmen NXAI arbeiten an einem Gedächtnis-Baustein für sogenannte Physical AI.
Durch diesen Schritt soll das von Neura Robotics entwickelte multimodale Foundation-Modell Neuron AI mit der xLSTM-Technologie von NXAI verknüpft werden. Ziel der Entwicklung ist es, dass Roboter Aufgaben über zahlreiche Zwischenschritte hinweg stabil verfolgen und Handlungen aus früheren Erfahrungen ableiten können.
Neuron AI und die Verknüpfung mit xLSTM
Neuron AI basiert auf einer Perception-Language-Action-Architektur und verbindet dreidimensionales Sehen, Tast- und Kraftsensorik, Audioaufnahmen, den internen Roboterzustand sowie Sprachverarbeitung miteinander. Die Integration von xLSTM soll es ermöglichen, Zustandsinformationen über lange Sequenzen hinweg aufrechtzuerhalten. NXAI plant zudem, auf der Plattform Neuraverse ein eigenes xLSTM-Modell neben Neuron AI bereitzustellen.
Die Gründer und Führungskräfte beider Unternehmen, Neura-CEO David Reger und NXAI-Gründer Prof. Dr. Sepp Hochreiter, heben die Relevanz dieser Architektur hervor. Für Unternehmen besteht die Möglichkeit, die Modelle in Testumgebungen wie den Neura Gyms zu erproben. Dabei verbleibt die Kontrolle über das unternehmenseigene Prozesswissen bei den jeweiligen Kunden.
Datenquellen und Flottenmanagement
Das Training von Neuron AI stützt sich auf drei zentrale Säulen: reale Roboterdaten aus den Neura Gyms, Simulationen sowie menschliche Bewegungsdaten, die mittels sensorisierter Kleidung erfasst werden. Die daraus entstehende Wissensbasis ist für fünf Roboterkonfigurationen ausgelegt, die mit unterschiedlichen Greif- und Handsystemen arbeiten.
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Über die Neuraverse-Plattform lassen sich neue Fähigkeiten flottenweit auf Roboter übertragen und aktualisieren. Partnerunternehmen können die Modelle modifizieren und selbst festlegen, in welchem Umfang Daten weitergegeben werden. Als Leistungsindikator für den Lernfortschritt dient die Kennzahl „time-to-skill“, mit der gemessen wird, wie lange ein System für das Erlernen neuer Arbeitsabläufe benötigt.
Praxistest in der Energieinfrastruktur
Parallel zu den Modellentwicklungen vereinbarten Neura Robotics, der Energiekonzern E.ON und die enviaM-Gruppe eine Partnerschaft für den Einsatz von Physical AI in kritischen Infrastrukturen. Die Systeme sollen bei Inspektionen und der Anlagenüberwachung unterstützen sowie Mitarbeiter bei gefährlichen, belastenden oder repetitiven Tätigkeiten entlasten.
Für den praktischen Einsatz ist unter anderem der humanoide Roboter 4NE1 vorgesehen, der mit einer Körpergröße von 1,8 Metern und einem Gewicht von rund 64 Kilogramm dafür konzipiert ist, in herkömmlichen Industrieumgebungen ohne bauliche Anpassungen zu agieren.
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Das Training für diese Einsätze findet im TUM RoboGym powered by NEURA in München statt, das über mehr als 2.300 Quadratmeter Fläche verfügt und im Oktober 2026 eröffnet wurde. Als Pilotpartner fungiert die enviaM-Netztochter MITNETZ STROM, einer der größten regionalen Verteilnetzbetreiber in Ostdeutschland mit einem Leitungsnetz von rund 71.000 Kilometern.
Zum Vergleich umfasst das Verteilnetz von E.ON rund 1,6 Millionen Kilometer bei etwa 47 Millionen Kunden und rund 78.000 Mitarbeitern, während die enviaM-Gruppe rund 1,1 Millionen Kunden versorgt.
Erste praktische Erfahrungen im Netzbetrieb von MITNETZ STROM werden im Laufe des Jahres 2027 erwartet. Sowohl E.ON als auch enviaM behalten dabei die Datenhoheit über trainierte Fähigkeiten. Beteiligte Führungskräfte wie enviaM-CEO Stephan Lowis und Lioudmila Simon von E.ON Innovation unterstrichen das Potenzial für die Instandhaltung.
Offene Rahmenbedingungen und Zertifizierung
Trotz der angekündigten Kooperationen bleiben wesentliche Implementierungsdetails offen. Eine Berichterstattung vom 05.11.2026 verweist darauf, dass die Ankündigung von Neura Robotics, E.ON und enviaM weder Angaben zu Roboterstückzahlen und konkreten Standorten noch zu Kosten oder messbaren Erfolgsmaßstäben enthält.
Zudem steht das regulatorische Umfeld vor Anpassungen: Die EU-Maschinenverordnung 2023/1230 wird ab dem 20.01.2027 verbindlich wirksam, wobei Sicherheitszertifizierungen in den jüngsten Mitteilungen nicht thematisiert wurden. Auf Unternehmensseite sicherte sich Neura Robotics laut Berichten vom Juni 2026 in einer Series-C-Finanzierungsrunde bis zu 1,4 Milliarden US-Dollar, um den weiteren Ausbau der Systeme voranzutreiben.
