Trotz markanter Fortschritte in der Robotik stoßen humanoide Roboter nach wie vor auf erhebliche Schwierigkeiten bei alltäglichen Aufgaben wie dem Besteigen von Treppen oder dem Öffnen von Türen. Experten wie Scott Kuindersma von Boston Dynamics und Jonathan Hurst von Agility Robotics bestätigen, dass diese Probleme nicht vollständig gelöst sind. Während das Feld seit 2015 durch drei wesentliche technologische Revolutionen transformiert wurde, fehlt es noch an der notwendigen physikalischen Meisterschaft für eine universelle Handlungsfähigkeit. Der erste Fortschritt war der Einsatz von Deep Learning, der die Bildverarbeitung und das verstärkende Lernen revolutionierte und es Robotern ermöglichte, Umgebungen schneller und präziser wahrzunehmen. Der zweite Wandel betraf die Antriebsmechanik: Hydraulische Systeme wurden durch kleinere, eigenempfindliche elektrische Motoren ersetzt. Diese bieten eine flexible Steifigkeit, die es Robotern ermöglicht, Stöße zu absorbieren und sich beweglicher zu verhalten, ohne sich zu beschädigen. Der dritte Faktor ist die Integration von großen Sprachmodellen, die Robotern ermöglichen, mehrstufige Aufgaben wie das Entladen einer Spülmaschine autonom zu planen und auszuführen. Trotz dieser Verbesserungen bleibt das Kernproblem die präzise Kraftregelung. Experten wie Pulkit Agrawal vom MIT argumentieren, dass humanoide Roboter Physik beherrschen müssen, insbesondere Kräfte und Trägheit. Im Gegensatz zu Menschen verfügen Roboter über starre, schwere Körper mit hoher Trägheit. Ohne explizite Kraftsensoren und entsprechende Regelalgorithmen neigen sie dazu, beim Greifen empfindlicher Objekte Fehler zu machen oder sich selbst zu beschädigen. Bisherige Methoden basieren oft auf Positionierungsbewegungen, die in der Simulation trainiert wurden, ohne die physikalischen Kräfte realitätsnah zu modellieren. Die aktuelle Technologie, insbesondere Vision-Language-Action-Modelle, kann zwar grobe Bewegungen koordinieren, aber das intuitive Gefühl für Widerstände, das Menschen beim Öffnen einer Flasche oder dem Halten eines Glases haben, fehlt Robotern noch weitgehend. Dies führt dazu, dass Roboter wie Atlas oft sehr langsam agieren, um Kollisionen und Fehler zu vermeiden. Die Experten sind sich einig, dass eine rein positionsbasierte Steuerung für zukünftige, nützliche humanoide Roboter nicht ausreicht. Kraft muss als gleichberechtigte Komponente in die Kontrollsysteme integriert werden. Die Forschung bewegt sich in verschiedene Richtungen. Einige Wissenschaftler streben eine Kombination aus Verstärkungslernen und expliziter Kraftregelung an, während andere den vollständigen Austausch der aktuellen KI-Architekturen fordern, um physikalische Grundlagen wie Kraft und Beschleunigung fundamental zu verstehen. Einige sehen die aktuelle Entwicklung als eine Phase, in der technische Erfolge vor einem vollständigen theoretischen Verständnis liegen, vergleichbar mit den frühen Tagen der Elektrizität vor Maxwell. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass zwar die grundlegenden Bausteine für humanoide Roboter vorhanden sind und die Hardware exzellent ist, die wissenschaftliche Meisterschaft der Physik jedoch noch fehlt. Es wird eine Zeit dauern, bis humanoide Roboter in der Lage sind, komplexe Umgebungen mit der gleichen Leichtigkeit und Präzision zu bewältigen wie Menschen. Die Grundlagen sind gut gelegt, doch der Weg dorthin bleibt herausfordernd.