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Microsoft lagert Roboter-KI aus: Wer stoppt bei Funkloch?

Microsoft lagert Roboter-KI aus: Wer stoppt bei Funkloch?

KI Espresso vor 1 Monat

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Microsoft Research stellt eine unbequeme Messung vor: Auch die GPU
im Roboter kann zum Engpass werden. In den untersuchten
Konfigurationen liefen Mapping und Planung gegenüber einer
A100-Konfiguration bis zu 383 Prozent langsamer; auf leichteren
GPUs sank bei der Navigation die rechtzeitige Hinderniserkennung um
30 Prozent. Doch derselbe technische Bericht warnt: Netzlatenz kann
die Aufgabengenauigkeit verschlechtern, und der Bandbreitenbedarf
macht eine naive Cloud-Auslagerung unpraktisch. Der Streit: Wann
dürfen Planung und Wahrnehmung auf Edge- oder Cloud-Rechner — und
was muss der Roboter bei Funkloch weiterhin selbst sicher
beherrschen? Timestamps: 0:00 — Der Roboter denkt außerhalb 0:23 —
Zwei Freigabestandards 0:51 — Bis zu 383 Prozent langsamere Planung
1:06 — Hindernisse auf leichteren GPUs 1:29 — Edge, Cloud und neue
Fehlerketten 1:43 — Was passiert bei Paketverlust? 2:04 — Bis zu 50
Prozent weniger Genauigkeit 2:31 — Mehr Akkulaufzeit ohne große
Bord-GPU 3:03 — Toolchain ist kein Sicherheitszertifikat 4:01 — Was
bei Funkloch lokal bleiben muss Quellen: • Microsoft Research:
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/offloaded-inference-for-real-world-physical-ai-robotics/
• Technischer Bericht:
https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/offload-or-overload-a-platform-measurement-study-of-mobile-robotic-manipulation-workloads/
• EU-Maschinenverordnung:
https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2023/1230/oj/deu • Physical AI
Toolchain: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain
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#MicrosoftResearch #PhysicalAI #Robotik