1X NEO: Roboter lernt jetzt wie ein Mensch durch YouTube-Videos

Ein Update mit dem „1X World Model“ ermöglicht dem menschenähnlichen Roboter, sich komplexe Fähigkeiten selbst beizubringen – ein Durchbruch für KI und Robotik.

Palo Alto. Der Traum von einem universell einsetzbaren Robotergehilfen für zu Hause rückt näher. Das norwegisch-amerikanische Unternehmen 1X Technologies hat eine bahnbrechende KI-Software für seinen Humanoiden NEO vorgestellt. Das neue System namens „1X World Model“ erlaubt es dem Roboter, durch das Beobachten von Internetvideos zu lernen und dieses Wissen in physisches Handeln umzusetzen. Dieser Schritt markiert einen Paradigmenwechsel: Weg von manuell programmierten Maschinen, hin zu lernfähigen, autonomen Alleskönnern.

KI-Bruchstelle überwunden: Lernen ohne menschlichen Lehrer

Bislang war das Trainieren von Robotern mühsam. Jede neue Fähigkeit musste oft per Fernsteuerung (Teleoperation) von Menschen vorgeführt werden – ein langsamer, teurer Flaschenhals. Das 1X World Model durchbricht diese Grenze. Es nutzt ein hoch entwickeltes Videomodell, das mit roboterspezifischen Daten verfeinert wurde. So kann NEO Handlungen aus Videos, etwa von YouTube, verstehen und nachahmen.

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„Dies schafft einen Selbstverstärkungseffekt für das Lernen“, erklärt das Unternehmen. Der Roboter sammelt nun eigene Daten und eignet sich Fähigkeiten selbstständig an. Die Intelligenz der Humanoiden skaliere nicht mehr mit menschlicher Trainingszeit, sondern mit der Anzahl der eingesetzten Roboter und ihren Interaktionen mit der Welt. Das System soll selbst in unordentlichen, dynamischen Umgebungen wie einem Privathaushalt robust funktionieren.

Vom Befehl zur Tat: Wie NEO denkt und handelt

Die Funktionsweise ist intuitiv: Ein Nutzer gibt einen Sprach- oder Textbefehl. NEO erfasst mit seinen Sensoren die Umgebung. Die KI generiert dann interne, visuelle Vorstellungen der nötigen Handlungsabfolge. Ein eingebautes inverses Dynamikmodell übersetzt diese visuellen Pläne schließlich in die präzisen physikalischen Bewegungen, um die Aufgabe auszuführen.

Demonstrationen zeigen beeindruckende Generalisierungsfähigkeiten. NEO packt eine Lunchbox mit unbekannten Gegenständen oder führt völlig neue Aktionen aus, die nicht in seinen Trainingsdaten vorkamen. Dazu gehören komplexe Manöver wie das Bedienen eines Toilettensitzes, das Bügeln eines Hemdes, das Öffnen einer Schiebetür oder sogar das sanfte Kämmen von Menschenhaar. Der Roboter überträgt breites menschliches Wissen in praktische Fähigkeiten.

Der NEO-Roboter: Leise und sicher für das Zuhause

Die hochentwickelte KI steckt in einem speziell für sichere Mensch-Roboter-Interaktionen designeden Körper. NEO ist etwa 1,68 Meter groß, wiegt rund 30 Kilogramm und besitzt einen weichen, gepolsterten Körper aus einem speziellen 3D-Gitterpolymer – nicht aus hartem Metall. Seine Gelenke sind quetschsicher. Mit einer Geräuschemission von nur 22 Dezibel arbeitet er leiser als ein moderner Kühlschrank.

1X Technologies bietet NEO bereits Early Adopters in einem Online-Store an. Das „Early Access“-Programm kostet 20.000 US-Dollar inklusive prioritärer Auslieferung 2026. Zukünftig soll auch ein Abo-Modell für 499 Dollar monatlich angeboten werden, um die Technologie breiter zugänglich zu machen.

Wettlauf um den lernenden Roboter: Ein Meilenstein auf dem Weg zur AGI

Die Einführung des World Models ist ein kritischer Fortschritt im Rennen um Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) in der Robotik. Indem 1X auf den immensen Fundus menschlicher Aktivitäten in Online-Videos zurückgreift, löst es das langjährige Problem des Datenmangels in der Branche. Diese Art des selbstständigen Lernens gilt als essenziell für wirklich universelle Maschinen.

Die Zukunft des Modells hängt nun von seiner Skalierung ab. Je mehr NEO-Roboter im Einsatz sind, desto mehr Szenarien erfassen sie und desto besser werden die Fähigkeiten des Systems. Dies deutet auf eine Zukunft hin, in der der Nutzen eines Roboters mit der Zeit wächst – angetrieben durch Software-Updates. Die Auslieferungen 2026 werden den Praxistest bringen: Kann dieses videogetriebene Lernmodell den vielversprechenden Helfer für den Alltag wirklich liefern?

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