Die Zukunft der Arbeit Humanoide Roboter und die Power hinter künstlicher Intelligenz

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KI-gesteuerte Roboter verändern die Zukunft der Robotik, indem sie die Systeme intelligenter, anpassungsfähiger und autonomer machen. Autonome Roboter, die einst ein Thema futuristischer Werke waren, sind heute auf dem Weg zur Massenproduktion.

Humanoide Roboter entwickeln sich dank der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, der Robotik und erheblicher Investitionen großer Technologieunternehmen rasch von konzeptionellen Prototypen zu praktischen Werkzeugen für verschiedene Branchen. Diese Entwicklung verändert Sektoren wie das Gesundheitswesen, maschinelle Fertigung und die persönliche Assistenz, und positioniert damit humanoide Roboter als integralen Bestandteil der zukünftigen Arbeitskräfte.

Das Wachstum bei KI-gesteuerten Robotern wird durch steigende Anforderungen im Gesundheitswesen und der Fertigung sowie durch unterstützende staatliche Maßnahmen vorangetrieben. Es wird erwartet, dass humanoide Roboter bis 2030 vier Prozent des Arbeitskräftemangels in der US-Fertigung ausgleichen werden, indem sie schmutzige, gefährliche oder langweilige Aufgaben übernehmen. Bis 2030 könnten diese Roboter zwei Prozent des weltweiten Bedarfs an Altenpflegekräften abdecken und damit in Bereichen helfen, in denen es an Pflegepersonal mangelt. In Sektoren wie dem Bergbau, der Katastrophenhilfe und der chemischen Industrie könnten humanoide Roboter fünf bis 15 % der gefährlichen Arbeiten übernehmen und so die Sicherheit und Effizienz erhöhen.

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Bis 2050 könnten allein in den USA 63 Millionen humanoide Roboter im Einsatz sein. Länder wie Japan setzen auf Pflegeroboter für ihre alternde Bevölkerung, während China die Produktion für die industrielle Automatisierung ausbaut.

Marktwachstum und Akzeptanz

Die Integration von humanoiden Robotern in verschiedene Branchen wird durch technologische Fortschritte und die Notwendigkeit, dem Arbeitskräftemangel entgegenzuwirken, vorangetrieben. Unternehmen wie Tesla haben den Optimus Gen 2.0 eingeführt – die neueste Iteration ihres humanoiden Roboters, der die Grenzen der Automatisierung sowohl in der Industrie als auch in der Pflege verschieben soll. Boston Dynamics, bekannt für seine Roboter wie Atlas, ist in der Lage, komplexe Bewegungen auszuführen und die Grenzen der humanoiden Mobilität und realer Anwendungen zu erweitern. Das in San Diego ansässige Unternehmen Ainos hat eine strategische Partnerschaft mit dem japanischen Unternehmen Ugo angekündigt, um einen Roboter mit Geruchserkennung zu entwickeln.

Da humanoide Roboter eine wichtige Rolle bei der Behebung des Arbeitskräftemangels und der Steigerung der Effizienz in verschiedenen Branchen spielen werden und in den kommenden Jahren ein erhebliches Marktwachstum zu erwarten ist, wird auch ihr Energiebedarf steigen.

Die KI-Hardware-Revolution

KI-Hardwareplattformen wie der Nvidia Jetson, der Prozessor der Qualcomm-Dragonwing-IQ9-Serie und der Synaptics SL1680 bieten leistungsstarke, energieeffiziente Rechenleistung, die für die Echtzeit-Wahrnehmung, Bewegungsplanung und Entscheidungsfindung in humanoiden Robotern unerlässlich ist.

Qualcomms Dragonwing-IQ9-Serie ist eine neu eingeführte leistungsstarke Plattform für Robotik- und Industrieanwendungen mit langer Lebensdauer. Er bietet einen branchenführenden Stromverbrauch für Edge-Processing und bis zu 100 Billionen Operationen pro Sekunde (TOPS) in einem hochintegrierten, thermisch effizienten System-on-Chip (SoC), das auch dedizierte Echtzeitverarbeitungskerne enthält, um die sicherheitskritischen Routinen zu verwalten, die für den sicheren Betrieb von Robotern in unmittelbarer Nähe zu verletzlichen Personen erforderlich sind. Der Prozessor der Dragonwing-IQ9-Serie von Qualcomm enthält auch einen Kamera-ISP (Image Signal Prozessor), an den bis zu 16 hochauflösende Kameras gleichzeitig angeschlossen werden können. Der SoC kann Kamera- und Sensoreingaben für die Objektdetektion, die Objekterkennung, die Pfadplanung und andere wichtige Aufgaben der Roboternavigation und -entscheidung nutzen. Darüber hinaus ist die dedizierte NPU in den Geräten auch leistungsfähig genug, um Sprachmodelle wie Llama2 auszuführen, die es Menschen ermöglichen, auf natürliche Weise mit ihren Robotern zu interagieren.

Der Synaptics SL1680 basiert auf einer Quad-Core ARM Cortex-A73 64-Bit-CPU, einer 7,9 TOPS NPU, einer hocheffizienten, funktionsreichen GPU und einer Multimedia-Beschleuniger-Pipeline. Er eignet sich ideal für Heim- und Industriesteuerungen, intelligente Geräte, Gateways für die Heimsicherheit, Digital Signage, Displays, Point-of-Sale-Systeme und Scanner.

Neue Lösungen für den SoC-Energiebedarf

Anspruchsvolle KI-Architekturen erfordern fortschrittliche Core-Power-Lösungen, um ihre hohe Rechenleistung und Echtzeitverarbeitung zu unterstützen. Diese Systeme erfordern eine mehrphasige Spannungsregelung, dynamische Leistungsskalierung und eine rauscharme, hocheffiziente Stromversorgung, um die Leistungsstabilität zu gewährleisten. Da die KI-Arbeitslasten in humanoiden Robotern immer intensiver werden, müssen die Stromversorgungsarchitekturen thermische Effizienz, schnelle Stromreaktion und nahtlose Integration mit KI-Beschleunigern gewährleisten, um Engpässe oder Überhitzung zu vermeiden.

Die Core Computing Unit ist das Herzstück des Systems, da sie die Berechnungen ausführt und bestimmt, welche speziellen Lösungen für Stromschienen erforderlich sind. Leistungsstarke Core-Rails haben strenge Spezifikationen, um die von den CPUs, GPUs und Beschleunigern im System-on-Chip benötigte Leistung zu liefern. Dieser Artikel befasst sich mit Stromversorgungslösungen für die SoC-Core-Rails.

Herkömmliche Lösungen für SoC-Core-Rails verwenden analoge PWM-Controller, diskrete MOSFETs und diskrete Strom- und Temperaturerfassungsschaltungen (Bild 1). Diese Lösungen erfordern viele externe Komponenten, was die Kosten in die Höhe treibt, die Zuverlässigkeit bei einigen Anwendungen verringert und eine größere Leiterplattenfläche erfordert. Dies kann die Entwicklung herkömmlicher Lösungen erschweren und zu mangelnder Flexibilität und Skalierbarkeit führen, welche für die Arten von SoCs, die in High-Performance-Computing (HPC)-Anwendungen eingesetzt werden, entscheidende Voraussetzungen sind.

Bild 2 zeigt eine hochmoderne SoC-Core-Power-Lösung mit digitalen Mehrphasen-Controllern und monolithischen DrMOS-Leistungsstufen. Der DrMOS integriert den Gate-Treiber-IC, die Strommessschaltung und die Temperaturmessschaltung; dies ermöglicht eine einfachere Lösung durch den Wegfall mehrerer externer Komponenten, die bei herkömmlichen Lösungen erforderlich wären.

Der DrMOS ist ein monolithisches Design mit unglaublich hoher Leistungsdichte, das eine genaue Stromerfassung und eine genaue On-Die-Temperaturerfassung bietet. MPS verfügt über ein 22-V- und ein 6-V-DrMOS-Portfolio zur Unterstützung der einstufigen und zweistufigen Leistungsumwandlung. Der MPQ86760 ist zum Beispiel ein DrMOS aus dem 6-V-Portfolio, der sich gut für SoCs für autonomes Fahren und Infotainment eignet. Der MPQ86960 hingegen ist ein DrMOS aus dem 22-V-Portfolio und kann in humanoiden Robotern eingesetzt werden.

Bild 3 zeigt einen DrMOS, der zusammen mit den mehrphasigen Controllern von MPS Stromschienen von 30 A bis 80 A versorgen kann (und unter bestimmten Bedingungen auch höher). Diese Kombination aus einem DrMOS und einem dedizierten Controller kann eingesetzt werden, um die Kernstromschiene des SoCs in einem humanoiden Roboter effizient zu regeln und dabei in einem kompakten Design hohe Ströme zu liefern.

Diese digitalen Regler bieten Flexibilität und Skalierbarkeit, da die Anzahl der Phasen in Abhängigkeit von den Stromwerten der jeweiligen SoC-Kernschiene konfiguriert werden kann. Digitale Controller benötigen keine externe Kompensation der Rückkopplungsschleife, was die Designarbeit vereinfacht und die Entwicklungszeit verkürzt. Sie verfügen außerdem über einen nichtflüchtigen Speicher (NVM), mit dem die Registereinstellungen bis zu 1000mal konfiguriert und rekonfiguriert werden können. Darüber hinaus bieten der Controller und DrMOS verschiedene Überwachungs- und Schutzfunktionen, die zur Implementierung von Telemetrie auf Systemebene genutzt werden können.

SoC-Stromversorgung für Humanoide

Moderne Roboterplattformen verwenden entweder eine 48-V- oder eine 22-V-Lithium-Ionen-Batterie. Eine 48-V-Lithium-Ionen-Batterie entwickelt sich zur Standard-Hochspannungsschiene für humanoide Roboter in voller Größe. MPS bietet Lösungen, um sowohl 48 V als auch 22 V effizient herunter zu regeln, um die notwendige Spannung für die Kernschienen zu liefern.

Bild 3 zeigt ein Blockdiagramm eines hocheffizienten Stromversorgungssystems für ein Robotik-SoC. Eine Batterie wird über die Front-End-Absicherung an zwei digitale MPQ2967-Controller weitergeleitet. Jeder Controller konfiguriert und verwaltet dann vier MPQ86960-DrMOS-Stufen in Mehrphasen-Konfigurationen.

Dies gewährleistet die Versorgung von vier Strom- schienen von 30 A bis 80 A. Der Mehrphasenbetrieb verbessert die Effizienz, die Stromaufteilung und die thermische Verteilung. Die Controller können mit dem SoC über die I²C-Schnittstelle oder jede andere von unseren Con-trollern unterstützte Standardschnittstelle kommunizieren. Dieser Aufbau ist bestens geeignet für Hochleistungsroboter, die eine kompakte und zuverlässige Stromversorgung benötigen.

Schlussfolgerung

Die Robotik-Industrie verlagert sich von dezentralen Steuerungen hin zu zentralisierten Hochleistungs-Rechenplattformen. Moderne Roboter verwenden CPUs, GPUs und KI-Beschleuniger, um Computer-Vision, Bewegungsplanung und Steuerungsalgorithmen in Echtzeit zu verarbeiten. Dieser Wandel macht leistungsfähige Niederspannungs- und Hochstromversorgungssysteme erforderlich.

Die SoCs, die in der zentralen Datenverarbeitung eingesetzt werden, erfordern fortschrittliche Energieverwaltungslösungen, insbesondere für die Kernspannungsschienen. Herkömmliche Stromversorgungslösungen eignen sich nicht mehr für die nächste Generation von Stromversorgungsanwendungen für zentrale Rechner. Mit mehrphasigen digitalen Controllern wie dem MPQ2967 und DrMOS-Leistungsstufen wie dem MPQ86960, die in Roboter-SoC-Kernstromanwendungen eingesetzt werden, können skalierbare, flexible und kompakte Stromversorgungslösungen mit hohem Wirkungsgrad und schnellem Einschwingverhalten bereitgestellt werden. (mk)

* Thomas Carmody ist Product Manager bei Codico

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