+++ Idealworks veröffentlicht gemeinsam mit NVIDIA zwei Whitepaper zu Flottenintelligenz und Sim-to-Real-Roboternavigation +++ Industrial IW ReMEmbR erzeugt aus numerischen Beobachtungsvektoren ein gemeinsames Flottengedächtnis +++ Das zweite Whitepaper vergleicht die COMPASS-Navigation in Simulationen und auf einem realen AMR +++
München/San Jose/Berlin, 21. Oktober 2026. Idealworks gab auf der NVIDIA GTC Berlin die Veröffentlichung von zwei gemeinsamen Whitepapern mit NVIDIA bekannt. Das erste zeigt, wie eine Flotte mobiler Roboter ein gemeinsames Gedächtnis der Produktionsfläche aufbauen kann. Das zweite vergleicht NVIDIAs lernbasierte Navigation und NVIDIA Cosmos World Foundation Models in der Simulation und auf einer realen Lagerfläche.
Für Roboter, die in der realen Welt zuverlässig arbeiten, sind drei Computer erforderlich: die Cloud, in der Daten auf Flottenebene verwaltet und Modelle trainiert werden; die Simulation, in der Roboter trainieren können, bevor sie in einer realen Anlage eingesetzt werden; und der Edge-Computer, auf dem das erlernte Verhalten direkt auf dem Roboter auf die Realität trifft. NVIDIA stellt die KI-Infrastruktur für alle drei bereit. Die beiden Whitepaper zeigen, wie Idealworks sie in seiner gesamten Flotte einsetzt.
Zur vollständigen Mitteilung auf Englisch.
Zu beiden Whitepaper-Veröffentlichungen auf arXiv:
- Scaling Long-Horizon Spatio-Temporal Memory to Robotics Fleet-Level Intelligence: https://arxiv.org/abs/2610.28624
- Physical AI for Intralogistics: Benchmarking the NVIDIA Sim-to-Real Ecosystem for NVIDIA Cosmos-Enhanced COMPASS Navigation on Industrial Mobile Robots: https://arxiv.org/abs/2610.28432