AgiBot veröffentlicht offenen Datensatz für Roboterentscheidungen, zunächst mit 150 Stunden Daten echter Roboter

AgiBot hat am 22. Oktober Physical Reasoning als Open Source veröffentlicht, die vierte Ausgabe seiner Datensatzreihe AGIBOT WORLD 2026 und die erste von sieben Veröffentlichungen seiner „AI WAVE“-Reihe von Embodied-AI-Produkten. Das Designziel habe sich von der „Schwierigkeit der Manipulation“ zur „Schwierigkeit der Entscheidung“ verschoben, so das Unternehmen: Dieselbe Aufgabe wird in unterschiedlichen Ausgangszuständen aufgezeichnet. Wer eine Hotel-Minibar auf drei Flaschen auffüllen soll, muss leere von vollen unterscheiden und zählen, bevor er entscheidet, wie viele er nachlegt; ein Schlüssel in einer Kiste lässt sich mal direkt greifen, mal erst, nachdem die Kiste verschoben wurde. Fehler werden ebenso annotiert wie Erfolge.

Die Veröffentlichung ist zugleich eine Vorschau auf AgiBots eigenen Stack. Mit den Daten sollen das kommende Agenten-Framework und ein neues Foundation Model trainiert werden; laut Zeitplan folgt Genie Master, angepriesen als Verbindung von Agenten und physischer Welt, am 27. Oktober und das Foundation Model am 29. Oktober. Die erste Tranche umfasst 150 Stunden, wenig, um Urteilsvermögen beizubringen. Die Entscheidungslabels kommen allerdings mit Aktionstrajektorien echter Roboter sowie Box-, Punkt- und Linienannotationen, sodass sich der Datensatz auch für gewöhnliche Aktions-Policies eignet.

AgiBots eigener Test folgt am 2. und 3. November: Sechs G2-Roboter arbeiten dann in vier Schichten in einem echten Convenience Store, 24 Stunden live übertragen. Zählen sie nach, bevor sie auffüllen, wenn der Regalbestand nicht zum Plan passt?