Das Berliner Unternehmen arbeitet an neuronalen Netzwerken, die Industrieroboter flexibler machen sollen. Nun soll der Vertrieb aufgebaut werden.

Bevor Industrieunternehmen Roboter in Betrieb nehmen können, ist viel Vorarbeit nötig: Spezialisten programmieren Zeile für Zeile einen Softwarecode, über den die einzelnen Bewegungen der Maschinen ausgelöst werden. Das kann sehr komplex werden. Wenn etwa das zu verarbeitetende Werkstück nicht immer exakt an derselben Stelle liegt, greift der Roboter schnell ins Leere.

Eine flexiblere und einfacherere Lösung verspricht Micropsi Industries. Das Berliner Start-up arbeitet an einer künstlichen Intelligenz (KI). Dank der sollen Anwender die Maschinen trainieren statt programmieren können: Ein Mensch führt den Roboterarm durch den Arbeitsablauf, dieser führt die Bewegungen dann selbständig aus – und kommt dabei auch mit einer leicht veränderten Ausgangssituation zurecht.

Auf dem Weg zur Markteinführung hat das bisher stark forschungsgetriebene Start-up nun einen großen Schritt nach vorne gemacht. Wie Micropsi heute bekannt gab, hat das Unternehmen in einer Series-A-Finanzierungsrunde 5,28 Millionen Euro erhalten. Neuer Lead-Investor ist Project A. Beteiligt waren außerdem die Bestandsinvestoren um den Münchener Frühphaseninvestor Vito Ventures und den staatlichen Co-Investmentfonds Coparion.

USA und Asien im Visier

„Mit der Finanzierung können wir nun eine Vertriebs- und Servicestruktur aufbauen“, sagt Gründer Ronnie Vuine. Bisher sei das 14-köpfige Team – bestehend aus Informatikern und Mathematikern – rein auf die Forschung fixiert gewesen. Ins Visier nehme möchte Vuine möglichst schnell auch die USA und Asien. „Anders als in Deutschland ist der Automatisierungsgrad dort noch nicht so hoch.“

Erprobt wird die Technologie derzeit bei zwei Unternehmen in Süddeutschland und Osteuropa, die in der Elektrofertigung tätig sind. Die große Herausforderung in der Branche: Die flexiblen Kabel machen es bisher sehr schwer, Arbeitsschritte zu automatisieren – denn sie liegen selten an exakt derselben Stelle. „Der Roboter muss deswegen lernen, sich relativ Werkstück zu bewegen“, erklärt Vuine. Um das zu erreichen, setzt das Start-up auf sogenannte neurale Netzwerke. Durch das initiale Training soll die künstliche Intelligenz selbst herausfinden, was relevante Merkmale des Werkstücks sind – etwa die Form oder Farbe.

Training in der Cloud

Damit das Maschinen-Gehirn den Roboter steuern kann, sind Sensoren und Kameras nötig. Micropsi hat außerdem eine Hardware-Box entwickelt, in der ein Industriecomputer die nötigen Berechnungen vornimmt. Für das besonders rechenintensive Training der neuronalen Netzwerke ist indes leistungsfähigere Hardware nötig. Die Box stellt wegen über das Internet eine Verbindung zum Cloud-Server von Micropsi her. „Für den Betrieb hinterher ist eine Online-Anbindung aber nicht erforderlich“, betont der Gründer.

Das Start-up will seine Lösung in einem ersten Schritt für Geräte von ABB und Universal Robots zur Verfügung stellen. Der Schweizer Automatisierungstechnikkonzern ABB gehört zu den Marktführern bei klassischen Industrierobotern. Der dänische Konkurrent ist dagegen auf sogenannte Co-Bots spezialisiert, die ohne Sicherheitskäfig direkt an Arbeitsplätzen zum Einsatz kommen.

Micropsi Industries ist nicht das einzige Start-up in Deutschland, dass die Inbetriebnahme von Robotern vereinfachen will. In Karlsruhe arbeitet beispielsweise Artiminds Robotic an ähnlichen Lösungen. In München hat das Start-up Franka Emika einen lernfähigen Leichtbauroboter entwickelt – und ist ein Jointventure mit dem Maschinen- und Anlagenbauer Voith eingegangen.