Leistungshalbleiter in der Robotik Wie Infineon mit GaN die Gelenke humanoider Roboter antreibt

GaN revolutioniert die Antriebstechnik humanoider Roboter, doch die Herausforderungen gehen weit über kompakte Gelenke hinaus. Ein leistungsfähiges Nervensystem aus Ethernet und quantenresistenter Hardware-Sicherheit entscheidet über den Erfolg der Maschinen.

Der Robotikmarkt durchläuft eine rasante Expansion. Angetrieben durch eine alternde Bevölkerung und den allgegenwärtigen Arbeitskräftemangel verschmilzt die künstliche Intelligenz zunehmend mit der realen Welt. Die Branche spricht hierbei von „Physical AI“, der physischen künstlichen Intelligenz. Maschinen entwickeln sich von reinen Automaten zu intelligenten Systemen, die ihre Umgebung wahrnehmen, verstehen und mit ihr interagieren.

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Auf der Leistungselektronik-Messe PCIM ordnete der Halbleiterhersteller Infineon diese technologische Herausforderung ein. Adam White, Leiter des Bereichs Power & Sensor Systems bei Infineon, sieht sein Unternehmen in einer Schlüsselrolle für diese Evolution: „Wir gestalten die Industrie vom Stromnetz über das Rechenzentrum bis hin zur Physical AI“, erklärt White. In modernen humanoiden Robotern, den wohl komplexesten mechanischen Systemen unserer Zeit, sind oft bis zu 70 motorisierte Gelenke verbaut. Die Steuerung dieser Komponenten stellt Entwickler vor massive Aufgaben.

Genau hier stoßen herkömmliche Halbleiter an ihre Grenzen. Die Elektronik für die Motorsteuerung macht fast die Hälfte der gesamten Halbleiter-Stückliste eines Roboters aus. Wenn diese Komponenten zu schwer und klobig sind, entsteht eine physikalische Kettenreaktion: Schwerere Bauteile erfordern stärkere Motoren, die wiederum mehr Strom verbrauchen und so die ohnehin limitierte Batterielaufzeit drastisch verkürzen.

Der GaN-Vorteil für kompakte Gelenke

Um diesen Kreislauf zu durchbrechen, setzen Halbleiterhersteller wie Infineon verstärkt auf Galliumnitrid, kurz GaN. Das innovative Material erlaubt deutlich höhere Schaltfrequenzen. Dadurch schrumpft die Größe der benötigten passiven Bauelemente und somit auch die Platinenfläche dramatisch. Passend dazu präsentierte Infineon auf der Messe entsprechende Referenzdesigns, die eine extreme Leistungsdichte von 3,3 Kilowatt pro Kubikzoll erreichen.

„Wir wissen sehr genau, dass beispielsweise bei einem Ellenbogengelenk die Baugröße entscheidend ist, denn man will keine klobigen und schweren Motoren“, ordnet White diese Notwendigkeit ein. Er fügt hinzu: „Zudem erfordert ein klobiger und schwerer Motor natürlich viel Energie.“

Die Effizienzgewinne zeigen sich auch in der Thermik. Nenad Belancic, Leiter des Anwendungsmanagements für Robotik bei Infineon, betont: „Es geht nicht nur um die Größe. Es geht auch um die Thermik, die man mit GaN erreichen kann.“ Durch die höheren Frequenzen sinkt die thermische Verlustleistung im System. Das entlastet laut Belancic „nicht nur die Platinen, sondern auch den Motor, da dieser dort kühlt.“ Bislang übliche, schwere Kühlsysteme können dadurch drastisch verkleinert werden.

Fingerfertigkeit: Die Elektronik der Roboterhand

Noch komplexer als ein Ellenbogen ist die Nachbildung der menschlichen Hand. Die sogenannte „Dexterous Hand“ gilt in der Robotik als eine der größten Hürden. Um Objekte feinfühlig zu greifen und Werkzeuge zu bedienen, müssen Elektronik und Mechanik auf kleinstem Raum perfekt harmonieren.

Infineon setzt hierbei auf hochintegrierte Motorsteuerungen der Motix-Familie, die eine außergewöhnlich hohe Bauteildichte ermöglichen. Flankiert werden die Antriebe von einer Phalanx an Sensoren. Radarsysteme, Mikrofone und spezielle Bildverarbeitungschips dienen dem Roboter zur Orientierung, doch für die reine Bewegung sind interne Messfühler entscheidend. Strom- und Positionssensoren erfassen jede noch so feine Regung der Fingergelenke in Echtzeit. „Die Fingerfertigkeit für die Hand wird der kritische Pfad sein“, prognostiziert Belancic und verweist auf spezielle Sensoren, die eine sichere und exakte Rückkopplung gewährleisten.

Systemarchitektur und Kostentreiber Motorsteuerung

Je nach Sicherheitsbedarf steuern herkömmliche PSOC-Mikrocontroller oder hochsichere Aurix-Mikrocontroller aus dem Automobilbereich die Gelenke. Wirtschaftlich bleibt die Aktorik das teuerste Segment des Roboters. Lässt man die kostspieligen zentralen Rechenwerke für das maschinelle Lernen (etwa große GPUs) außen vor, kalkuliert Infineon die eigenen Halbleiterkosten auf durchschnittlich 500 US-Dollar pro Roboter.

Belancic dazu: „Wenn Sie mich fragen, wird diese Zahl in den nächsten Jahren sicherlich steigen, weil die Fähigkeiten dieser Roboter zunehmen werden.“ Als wesentliche Treiber für den wachsenden Halbleiterbedarf nennt er „die Aktorik, den Datenfluss und das menschenähnliche Verhalten, um uns Menschen zu unterstützen.“

Koexistenz der Technologien: GaN verdrängt Silizium nicht

Wird Galliumnitrid herkömmliche Halbleiter wie Silizium in der Robotik demnach komplett ersetzen? Die Experten verneinen dies klar. Vielmehr wird sich eine parallele Nutzung etablieren. Adam White sieht die Stärken von Galliumnitrid dort, wo hohe Schaltfrequenzen eine Miniaturisierung erzwingen. Er ergänzt jedoch: „Silizium bietet aus Sicht des Preis-Leistungs-Verhältnisses weiterhin erhebliche Vorteile bei einer Reihe anderer Gelenke, für die sich unsere Kunden interessieren.“

Auch Belancic rechnet mit einem langfristigen Nebeneinander: „Wir werden in den nächsten Jahren beides sehen.“ Während bei Gelenken ab der Schulter abwärts integrierte GaN-Module deutliche Vorteile bieten, sieht er bei stark beanspruchten Komponenten andere Voraussetzungen. „Für die absoluten Hochleistungsgelenke wird es meiner Meinung nach ein langsamerer Übergang sein“, so Belancic. In Bereichen mit extrem hohem Drehmoment behalten robuste Silizium-Lösungen vorerst ihre Daseinsberechtigung.

Das Nervensystem: Warum Ethernet den Datenstau löst

Neben der reinen Antriebskraft benötigt ein humanoider Roboter ein gigantisches Nervensystem, um die eintreffenden Datenmassen zu verarbeiten. Kameras, Mikrofone und hunderte Sensoren in den Gelenken generieren ununterbrochen Informationen. „Es gibt immer mehr Daten, die erzeugt werden“, erklärt White. „Dafür benötigt man die Fähigkeit, diese Informationen so schnell und effektiv wie möglich und ohne Latenz zu übertragen.“

Während in der Industrieanlagen-Vernetzung bisher Feldbusse dominierten, rückt nun eine aus der IT bekannte Technologie ins Zentrum des Robotik-Chassis: Ethernet. Das Netzwerkprotokoll bietet die nötige Bandbreite, um Motoren und Sensoren synchron und verzögerungsfrei miteinander sprechen zu lassen. „Ethernet, glauben wir, wird in bestimmten Humanoiden und in der Robotik in der Architektur der Industrie sehr stark standardisiert werden“, zeigt sich White überzeugt. Infineon unterstützt diese Entwicklung bereits durch konkrete Referenzdesigns, unter anderem in Partnerschaft mit der Nvidia-Plattform Thor.

Hardware-Sicherheit im Zeitalter von Quantencomputern

Die zunehmende Vernetzung und Autonomie der Physical AI birgt jedoch auch immense Risiken. Ein Roboter, der sich frei in Fabriken oder künftig sogar im öffentlichen Raum bewegt, stellt ein potenziell verheerendes Ziel für Cyberangriffe dar. Funktionale Sicherheit (Functional Safety) schützt den Menschen vor Fehlfunktionen der Maschine – doch die Cybersicherheit schützt die Maschine vor Hackern.

„Wir wollen sicherstellen, dass sie nicht von fremden oder böswilligen Akteuren übernommen werden“, warnt White. Das Unternehmen integriert daher Authentifizierungs-Chips und Plattform-Sicherheitslösungen direkt auf Platinenebene. Ein Augenmerk liegt dabei bereits heute auf der Post-Quantum-Kryptografie (PQC). Da künftige Quantencomputer heutige Verschlüsselungen mühelos knacken könnten, implementieren die Ingenieure schon jetzt quantenresistente Hardware-Vertrauensanker (Root of Trust) in die Architektur der Roboter. „Wir wollen nicht nur an das Heute denken, sondern auch an das Morgen“, begründet White diesen weitreichenden Schritt.

Beschleunigte Marktreife durch globale Partnerschaften

Um die Entwicklung humanoider Roboter vom ersten Entwurf bis zur Serienfertigung zu beschleunigen, setzen die Halbleiterarchitekten verstärkt auf strategische Kooperationen. Ein aktuelles Beispiel dafür ist eine neue Partnerschaft mit dem vietnamesischen Entwickler Vinrobotics. Beide Unternehmen gaben bekannt, am Standort Hanoi ein gemeinsames Kompetenzzentrum aufzubauen. Während die Tochtergesellschaft des Mischkonzerns Vingroup ihre Expertise in der Mechanik und der künstlichen Intelligenz einbringt, liefert Infineon das komplette elektronische Fundament, von Sensoren über Leistungsschalter bis hin zu kryptografischen Sicherheitschips. Die Wahl des asiatischen Standorts ist strategisch begründet. Der südostasiatische Raum entwickelt sich rasant zu einem massiven Zentrum für die Produktion, was den Bedarf an Automatisierungslösungen stark treibt.

Virtuelles Training und die Evolution der Mechanik

Bevor diese hochsicheren, vernetzten und feingliedrigen Roboter jedoch in Serie gehen, müssen sie lernen. Dieser Lernprozess verlagert sich zunehmend in virtuelle Räume. Mithilfe digitaler Zwillinge absolvieren die Systeme Millionen von Trainingszyklen in der Simulation, bevor sie den ersten physischen Schritt machen. Halbleiterhersteller liefern dafür Modelle ihrer Hardware, damit Entwickler das exakte thermische und elektrische Verhalten der Chips vorab am Computer testen können.

Die Elektronikindustrie liefert somit alle Werkzeuge für das Zeitalter der Physical AI. Der Flaschenhals verlagert sich nun zunehmend in Richtung der klassischen Aktorik. Damit die hohen Schaltfrequenzen der neuen Leistungselektronik ihre Effizienzvorteile voll ausspielen können, sind neue elektromechanische Konzepte gefordert.

Belancic nimmt hierzu die Zulieferer in die Pflicht: „Es geht hier nicht nur um Halbleiter. Auch die Motorenindustrie muss sich mit neuen Motortechnologien befassen.“ Erst wenn dieser Brückenschlag zwischen Elektronik, Software und modernster Mechanik gelingt, steht dem flächendeckenden Einsatz humanoider Roboter nichts mehr im Weg. (mc)

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