Trainingsdaten ohne Fernsteuerung: unser Agentic Data Flywheel
Wer einem Roboter eine neue Aufgabe beibringen will, braucht Vorführungen, oft Hunderte. Üblich ist, dass Menschen den Roboter dafür per Fernsteuerung Schritt für Schritt durch die Aufgabe führen. Das ist langsam, teuer und lässt sich kaum skalieren.
Wir haben uns gefragt: Was wäre, wenn der Roboter sich seine Lehrstunden selbst schreibt?
Eine Pipeline, die sich selbst Aufgaben stellt
Mit dem Agentic Data Flywheel haben wir eine eigene Pipeline gebaut, in der ein Team aus KI-Agenten die komplette Arbeit übernimmt, die sonst Menschen erledigen:
- Der Ideengeber überlegt sich neue Aufgaben: einen Becher vom Tisch nehmen, ein Handtuch ins Regal legen, eine Schublade öffnen.
- Der Bühnenbauer erschafft für jede Aufgabe Hunderte virtuelle Welten. Mal steht der Becher links, mal rechts, mal ist es hell, mal dämmrig, mal stehen andere Gegenstände im Weg.
- Der Lehrer schreibt die Strategie, mit der der Roboter die Aufgabe löst, als Programm.
- Der Prüfer schaut sich jeden Versuch unbestechlich an. Nur was wirklich gelungen ist, wird zu Trainingsdaten.
Das Besondere: Die Pipeline lernt dazu
Hier beginnt der eigentliche Zauber. Scheitert ein Versuch, wird der Fehler nicht einfach verworfen. Der Lehrer analysiert, warum der Griff danebenging, schreibt seine eigene Strategie um und probiert es erneut.
Mit jeder Runde wird der Generator also nicht nur produktiver, sondern klüger. Aufgaben, an denen er gestern noch gescheitert ist, löst er heute zuverlässig, und aus jeder gelösten Aufgabe entstehen Daten für die nächste. Das ist das Schwungrad: Je länger es läuft, desto schneller dreht es sich.
Während unser Team abends nach Hause geht, arbeitet die Pipeline weiter. Am nächsten Morgen liegen neue, geprüfte Vorführungen bereit, ohne dass jemand einen Joystick angefasst hat.
Unabhängig von der Hardware
Entwickelt haben wir das Flywheel für einen mobilen Manipulator. Gerade übertragen wir es auf einen zweiarmigen Roboter, ohne die Pipeline neu zu bauen. Das zeigt: Das Flywheel ist nicht an einen bestimmten Roboter gebunden. Es lernt einfach mit, was der jeweilige Körper kann.
Warum das für unseren Roboter zählt
Jede neue Aufgabe im Hotel oder in der Pflege braucht Trainingsdaten. Wenn sie automatisch entstehen, wird aus wochenlanger Handarbeit ein Prozess, der über Nacht läuft. Genau so wollen wir neue Fähigkeiten schnell und günstig auf die Straße bringen.