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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 🔗 Verwandte Episoden: • Dein KUKA ist jetzt chinesisch: https://youtu.be/bc2E8Yv6XLg • 32 Prozent — darf Googles Roboter schon arbeiten?: https://youtu.be/GLsUny1ytRA 🎙️ KI Espresso — Jeden Tag eine neue KI-Debatte in sechs Minuten. 🎧 Podcast hören: • Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/podcast/id1885621764 • Alle Plattformen: https://www.buzzsprout.com/2603567 𝕏 @KIEspresso #MicrosoftResearch #PhysicalAI #Robotik