Was veröffentlicht wurde
Runway hat sein Robotermodell Praxis-1 mit offenen Modellgewichten und Quellcode veröffentlicht. Laut Runway steht beides unter der Apache-2.0-Lizenz, die auch kommerzielle Nutzung erlaubt. Praxis-1 hatte das Unternehmen Ende September vorgestellt, zunächst aber nur ausgewählten Partnern Zugang gewährt. Mit der Veröffentlichung legt Runway einen ausführlichen Forschungsbericht mit neuen Leistungstests vor.
Das Modell verarbeitet Kamerabilder, Textanweisungen und Informationen über die Position eines Roboters. Daraus sagt es voraus, wie sich die Umgebung verändern wird, und berechnet passende Roboterbewegungen. Neue Kamerabilder fließen laufend in die Steuerung ein.
Videotraining als Grundlage
Praxis-1 baut auf einem Videomodell auf, das aus gewöhnlichen Aufnahmen gelernt hat, wie sich Objekte bewegen und miteinander interagieren. Runway trainierte es anschließend mit Videos menschlicher Handlungen und Roboterdaten weiter. Runway bezeichnet das Modell als sogenanntes World Action Model. Ob dieser Ansatz den Bedarf an eigens gesammelten Roboterdaten tatsächlich senkt, bleibt offen: Für die Anpassung an einen Franka-Roboterarm nutzte Runway laut Forschungsbericht rund 277 Stunden Aufzeichnungen aus dem öffentlichen Datensatz DROID, für einen Roboter mit zwei Armen 1.400 bis 2.600 Stunden.
Leistungsangaben des Herstellers
Auf Nvidias RoboLab-120-Rangliste erreicht Praxis-1 eine Erfolgsquote von 46,2 Prozent; das ebenfalls als World Action Model entwickelte FLUX 3 Action kommt auf 42,9 Prozent. Der Benchmark prüft 120 Aufgaben in einer Simulation. Auf einem echten Franka-Arm waren bei zehn Aufgaben mit je zehn Versuchen 88 Erfolge für Praxis-1 gegenüber 80 für FLUX 3 Action. Für einen zuvor unbekannten mobilen Roboter meldet Runway in simulierten Tests eine durchschnittliche Erfolgsquote von 80 Prozent, Googles RT-1 liegt dort laut Runway bei 52,4 Prozent. Alle Ergebnisse wurden von Runway ermittelt und bislang nicht unabhängig bestätigt.
Grenzen
Runway nennt selbst Schwächen: Das Modell verwechselt gelegentlich ähnlich aussehende Gegenstände, hat Schwierigkeiten mit ungenauen Anweisungen und kann komplexe Handlungsabläufe noch nicht zuverlässig selbstständig planen. Längere Aufgaben müssen deshalb möglichst in einzelne Schritte vorgegeben werden. Das Grundmodell braucht zudem Weitertraining für neue Robotersysteme. Die reguläre Version benötigt laut Runway eine GPU mit 80 GB Speicher; eine komprimierte Variante dürfte auf eine RTX 5090 mit 32 GB passen, der tatsächliche Speicherbedarf ist laut GitHub-Dokumentation noch nicht gemessen.
Einordnung
Für Unternehmen mit Robotik-Projekten könnte ein offen lizenziertes Grundmodell den Einstieg erleichtern, sofern die Leistungsangaben sich unabhängig bestätigen lassen. Ob sich der Datenbedarf wirklich senkt, ist laut bisheriger Quellenlage nicht belegt. Wer lokal oder auf eigener Hardware arbeiten möchte, sollte den angegebenen Speicherbedarf vorab prüfen.
Quellen
Redaktionell verantwortet von Ideal Syka. Quellen und Arbeitsweise: Redaktion & Methode. Hinweise und Korrekturen: ai@i6eal.de.
