NEURA Robotics und NXAI arbeiten zusammen, um kognitiven Robotern ein dauerhaftes Gedächtnis zu geben

NEURA Robotics und NXAI gaben am 20. Oktober 2026 eine Partnerschaft bekannt, um gemeinsam eine Speicherkomponente für kognitive Roboter zu entwickeln. Dafür integrieren sie den Physical-AI-Stack von NEURA in die xLSTM-Architektur von NXAI und ergänzen die Plattform Neuraverse um eine zweite Modelloption.

Eine Partnerschaft mit zwei Schwerpunkten

Laut der Mitteilung umfasst die in Metzingen, Deutschland, bekannt gegebene Partnerschaft zwei Teile. Die gemeinsame Arbeit baut auf Neuron AI auf, dem multimodalen Basismodell von NEURA für physische KI, das 3D-Sehen, Tastsinn, Audio, Roboterzustand und Sprache mit einer Speicherfunktion verbindet. Die Partner integrieren den Physical-AI-Stack von NEURA in xLSTM, eine rekurrente Architektur von NXAI, die laut Mitteilung Zustände über lange Sequenzen hinweg effizient speichern und aktualisieren kann. NXAI plant außerdem, ein eigenes xLSTM-basiertes Modell auf der Plattform Neuraverse verfügbar zu machen, wo es neben Neuron AI stehen würde. Die Mitteilung stellt dies als Vorhaben dar, nicht als bereits erfolgte Bereitstellung.

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern können“, sagte David Reger, Gründer und CEO von NEURA Robotics, laut Mitteilung. Reger bezeichnete Neuron AI als Grundlage, Neuraverse als Plattform, über die externe KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden können, und NXAI als Partner für den Ausbau dieser Gedächtnisfunktion.

Prof. Dr. Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI, sagte, dass Gedächtnis und Erfahrung es Robotern ermöglichten, Aufgaben zuverlässig über viele Schritte hinweg zu bewältigen, und dass NXAI und NEURA diese Stärke gemeinsam in die physische KI einbrächten.

Arbeits- und episodisches Gedächtnis

Die Mitteilung stellt Roboter Chatbots gegenüber, um zu erklären, warum Gedächtnis für physische Maschinen wichtig ist. Ein Chatbot verarbeitet Anfragen nacheinander, während ein Roboter in einer kontinuierlichen Schleife aus Wahrnehmen, Entscheiden und Handeln arbeitet – viele Male pro Sekunde und möglicherweise eine ganze Schicht lang. Die Mitteilung unterscheidet zwei Gedächtnisebenen: Das Arbeitsgedächtnis erfasst den unmittelbaren Zustand einer Aufgabe, etwa ob ein Bauteil bereits eingesetzt wurde, ob eine Tür offen oder geschlossen ist oder ob ein Startknopf gedrückt wurde. Das episodische Gedächtnis geht darüber hinaus: Hat ein Roboter einen Vorgang wiederholt ausgeführt, kann er auf frühere Erfahrungen zurückgreifen, wenn er erneut auf dieselbe Situation trifft.

Integration in Neuraverse und Datenkontrolle

Im Rahmen der geplanten Integration könnten Unternehmen das NXAI-Modell mithilfe der Neuraverse-Werkzeugkette auf ihre eigenen Aufgaben abstimmen, es in den NEURA Gyms testen und auf geeigneten Robotern einsetzen – alles in derselben Trainings- und Anwendungsumgebung, die sie bereits nutzen, heißt es in der Mitteilung. Neuron AI bleibt das eigene multimodale Basismodell von NEURA und wird unabhängig weiterentwickelt; die Partnerschaft ergänzt die Plattform um eine zweite Modelloption und umfasst gemeinsame Forschung. Die Unternehmen behalten die Kontrolle über ihr Prozesswissen und entscheiden selbst, ob sie Daten und Fähigkeiten teilen möchten.

Was die beiden Partner beitragen

NEURA bringt seinen Physical-AI-Stack ein: proprietäre multimodale Basismodelle, Robotik, Sensortechnologie, reale Trainingsdaten aus den NEURA Gyms und die Plattform für den industriellen Einsatz. NXAI steuert laut Mitteilung jahrzehntelange KI-Forschung und einen grundlegend anderen Ansatz für rekurrente Intelligenz und Gedächtnis bei.

NXAI ist ein österreichisches Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz. Im Mittelpunkt seiner Forschung stehen xLSTM-Modelle für Zeitreihen und Robotik. Auf seiner Website bezeichnet sich das Unternehmen als Spitzenforschungslabor und erklärt, seine proprietären xLSTM-Speicherarchitekturen ermöglichten die Zustandsverfolgung und überträfen die derzeit vorherrschenden Transformer-Architekturen. Hochreiter ist Mitgründer und Chief Scientist von NXAI. Das Unternehmen gibt an, eng mit der JKU Linz und weiteren Forschungseinrichtungen zusammenzuarbeiten. NXAI erklärt außerdem, unter dem Namen TiRex spezialisierte Weltmodelle auf Grundlage der Zeitreihenanalyse zu entwickeln. Darüber hinaus will das Unternehmen groß angelegte Weltmodelle auf Basis neuronaler Gedächtnishierarchien und Speicher-Routing entwickeln, die unter anderem in der Robotik zum Einsatz kommen sollen.

NEURA Robotics wurde 2019 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Metzingen. Das Unternehmen entwickelt kognitive Roboter, die sehen, hören, fühlen und lernen können, sowie die Software-, KI- und Dateninfrastruktur, die für ihren Einsatz in großem Maßstab erforderlich ist. Neuraverse beschreibt das Unternehmen als offenes Ökosystem, in dem Roboter kontinuierlich lernen und Fähigkeiten miteinander teilen.

Laut der Produktdokumentation von NEURA ist Neuron AI ein Perception-Language-Action-Modell, das 3D-Sehen, taktile Daten und Kraft-Drehmoment-Daten, Audio, Roboterzustand und Sprache über die Zeit in einem gemeinsamen Raum codiert und in einen einzigen Aktionsstrom umwandelt. Das Modell läuft lokal auf dem Roboter, ohne Cloud-Verbindung, und wurde in Metzingen intern entwickelt und trainiert. Das Training stützt sich auf drei Quellen: reale Roboterdaten, durch Simulation erweiterte Daten und menschliche Demonstrationsdaten. Ergänzt werden sie durch Datenpartnerschaften mit Industrieunternehmen, darunter Schaeffler und Bosch. NEURA zufolge läuft Neuron AI auf fünf Roboterausführungen: dem 4NE-1 Gen 3 und Gen 4, einem radgetriebenen 4NE-1 sowie zwei weiteren beidhändigen Plattformen.

Das erklärte längerfristige Ziel der Partner ist, dass Roboter im Laufe der Zeit aus Erfahrungen lernen, statt lediglich einzelne Fertigkeiten auszuführen. In der Ankündigung wird dieses Ziel mit der Vision hinter Neuraverse und der von NEURA so bezeichneten Robot Skill Economy verknüpft, in der durch Interaktionen in der realen Welt erworbene Fertigkeiten weiterentwickelt und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.