Strategische Partnerschaft in der Robotik Neura Robotics und Seco kooperieren bei der Produktion von KI-Rechenmodulen

Von Manuel Christa 2 min Lesedauer

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Die Unternehmen bündeln ihre Kompetenzen, um kognitive Roboter für den industriellen Einsatz in Serie zu fertigen. Dabei geht es um eine verteilte Architektur, die Echtzeit-Entscheidungen direkt an den Maschinengelenken erlaubt.

Die beiden CEOs der Unternehmen: Max Mauri von Seco und David Reger von Neura.(Bild:  Neura Robotics)
Die beiden CEOs der Unternehmen: Max Mauri von Seco und David Reger von Neura.
(Bild: Neura Robotics)

Neura Robotics aus dem baden-württembergischen Metzingen und das italienische Technologieunternehmen Seco haben am 7. September 2026 eine strategische Zusammenarbeit vereinbart. Das gemeinsame Ziel ist es, physische KI in Maschinen, sogenannte Physical AI, von Europa aus zu industrialisieren und in die breite Anwendung zu bringen. Ein wesentlicher Bestandteil der Vereinbarung ist die gemeinsame Konzeption, Entwicklung und Fertigung von elektronischen Compute-Modulen. Diese sollen in den kognitiven Robotern von Neura zum Einsatz kommen, zu denen unter anderem der humanoide Roboter 4NE1 gehört.

Die Hardware-Basis für diese Rechenmodule bilden Dragonwing-Prozessoren des US-amerikanischen Halbleiterherstellers Qualcomm. Seco bringt hierbei als bestehender Partner aus dem Ökosystem von Qualcomm seine Erfahrung im Bereich Edge-Computing und industrieller Elektronikfertigung ein. Die geballten Kompetenzen sollen sicherstellen, dass die Hardware zuverlässig und in hohen Stückzahlen produziert wird, um den mittelfristigen Skalierungsbedarf des Robotikherstellers zu decken.

Verteilte Intelligenz durch Smart Limbs

Technologisch setzt Neura auf eine Struktur, die dem menschlichen Gehirn und Nervensystem nachempfunden ist. Anstatt sämtliche Rechenprozesse von einer zentralen Einheit steuern zu lassen, verteilt das Unternehmen über das sogenannte Smart-Limb-Konzept die Sensorik und die Rechenleistung über den gesamten Roboter. Die Intelligenz steckt damit in den Gelenken, Sensoren und Aktuatoren der Maschinen heran. Dies ermöglicht extrem kurze Reaktionszeiten in Echtzeit direkt am Edge. Das sei eine grundlegende Voraussetzung dafür, dass Roboter sicher und zuverlässig in der unmittelbaren Umgebung von Menschen arbeiten können, ohne diese zu gefährden.

Die eingesetzten Dragonwing-Prozessoren liefern die dafür notwendige Rechenleistung direkt in der Maschine, wobei sie gezielt auf Energieeffizienz und geringe Latenz ausgelegt sind. Die Kooperation mit Seco zielt darauf ab, diese Module elektrotechnisch so zu industrialisieren, dass sie sich nahtlos in eine skalierbare Serienproduktion überführen lassen und eine gleichbleibende Hardware-Qualität aufweisen.

Schwerpunkt auf Halbleiter- und Elektronikfertigung

Über die reine Hardware-Entwicklung hinaus haben die Partner weitere gemeinsame Projekte für die Zukunft definiert. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Anwendung der kognitiven Roboter in der Halbleiter- und Elektronikfertigung. In diesem spezifischen Industriesegment wollen Neura und Seco künftig reale Produktionsdaten nutzen, um neue Automatisierungslösungen zu entwickeln und zu trainieren. Der Ansatz sieht vor, dass Maschinen komplexe Produktionsprozesse durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz erlernen. Dieses Praxiswissen soll im Anschluss in skalierbare Automatisierungsfähigkeiten überführt werden, damit die Technologien langfristig in Halbleiterfabriken weltweit einsatzfähig sind.

Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, einen geschlossenen Daten- und Lernkreislauf zu etablieren: Europäische Industrieprozesse dienen als Ausgangsbasis, die physische KI lernt aus diesen realen Bedingungen, und die daraus resultierenden Fähigkeiten lassen sich anschließend global anwenden. Um diese Entwicklungen weiter voranzutreiben, planen die Unternehmen zudem den Aufbau eines sogenannten Neura Gyms in Italien. Diese Einrichtung soll als zentraler Trainings-Hub für kognitive Roboter in Südeuropa fungieren und die Erhebung von industriellen Einsatzdaten für kommende Software-Iterationen weiter beschleunigen. (mc)

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