NEURA Robotics i NXAI łączą siły, by zapewnić robotom kognitywnym trwałą pamięć

NEURA Robotics i NXAI ogłosiły 20 października 2026 r. nawiązanie partnerstwa, którego celem jest wspólne opracowanie modułu pamięci dla robotów kognitywnych. W ramach współpracy stos technologiczny NEURA oparty na fizycznej sztucznej inteligencji zostanie zintegrowany z architekturą xLSTM firmy NXAI, a platforma Neuraverse zyska drugą opcję modelu.

Partnerstwo obejmujące dwa obszary

Jak wynika z komunikatu z Metzingen w Niemczech, partnerstwo obejmuje dwa obszary. Wspólne prace bazują na modelu podstawowym Neuron AI firmy NEURA, multimodalnym modelu dla fizycznej sztucznej inteligencji, który łączy widzenie 3D, dotyk, dźwięk, stan robota i język z funkcją pamięci. Partnerzy integrują stos technologiczny NEURA oparty na fizycznej sztucznej inteligencji z xLSTM — rekurencyjną architekturą firmy NXAI, która, jak opisano w komunikacie, potrafi sprawnie przechowywać i aktualizować stan w długich sekwencjach. NXAI planuje również udostępnić na platformie Neuraverse własny model oparty na xLSTM, który działałby obok Neuron AI. W komunikacie przedstawiono to jako plan, a nie już zrealizowaną dostępność.

„Robot, który naprawdę pomaga w codziennym życiu i przemyśle, musi umieć pamiętać” — powiedział w komunikacie David Reger, założyciel i dyrektor generalny NEURA Robotics. Reger opisał Neuron AI jako fundament, Neuraverse jako platformę, dzięki której zewnętrzne rozwiązania AI mogą trafiać do robotów, a NXAI jako partnera w rozwijaniu tej pamięci.

Prof. dr Sepp Hochreiter, założyciel NXAI, powiedział, że pamięć i doświadczenie pozwalają robotom niezawodnie wykonywać zadania składające się z wielu etapów, a NXAI i NEURA wspólnie przenoszą te możliwości do fizycznej sztucznej inteligencji.

Pamięć robocza i epizodyczna

Aby wyjaśnić, dlaczego pamięć jest ważna w przypadku maszyn fizycznych, w komunikacie zestawiono roboty z chatbotami. Chatbot przetwarza kolejne zapytania pojedynczo, podczas gdy robot działa w nieprzerwanej pętli: postrzega, podejmuje decyzje i działa wiele razy na sekundę, potencjalnie przez całą zmianę. W komunikacie wyróżniono dwa poziomy pamięci. Pamięć robocza przechowuje bieżący stan zadania — na przykład informację, czy dany element został już zamontowany, czy drzwi są otwarte, czy zamknięte albo czy naciśnięto przycisk uruchamiania. Pamięć epizodyczna idzie o krok dalej: pozwala robotowi, który wielokrotnie wykonywał dany proces, korzystać z wcześniejszych doświadczeń, gdy ponownie napotka tę samą sytuację.

Integracja z Neuraverse i kontrola nad danymi

Zgodnie z komunikatem, w ramach planowanej integracji firmy będą mogły dostrajać model NXAI do własnych zadań za pomocą zestawu narzędzi Neuraverse, testować go w NEURA Gyms i wdrażać na odpowiednich robotach — a wszystko to w tym samym środowisku do trenowania i wdrażania, z którego już korzystają. Neuron AI pozostaje własnym multimodalnym modelem podstawowym NEURA i będzie nadal rozwijany niezależnie; partnerstwo rozszerza ofertę platformy o drugi model i obejmuje wspólne badania. Firmy zachowują kontrolę nad wiedzą o swoich procesach i same decydują, czy udostępniać dane i umiejętności.

Wkład każdego z partnerów

NEURA wnosi swój stos technologiczny oparty na fizycznej sztucznej inteligencji: autorskie multimodalne modele podstawowe, robotykę, technologie czujników, rzeczywiste dane treningowe z NEURA Gyms oraz platformę do wdrażania rozwiązań w przemyśle. NXAI wnosi, jak podano w komunikacie, wieloletnie doświadczenie w badaniach nad sztuczną inteligencją oraz zasadniczo odmienne podejście do inteligencji rekurencyjnej i pamięci.

NXAI to austriacka firma z sektora deep tech z siedzibą w Linzu, której głównym obszarem badań są modele xLSTM dla szeregów czasowych i robotyki. Na swojej stronie firma określa się jako laboratorium prowadzące badania na najnowocześniejszym poziomie i deklaruje, że jej autorskie architektury pamięci xLSTM umożliwiają śledzenie stanu oraz przewyższają obecnie dominujące architektury typu Transformer. Hochreiter jest współzałożycielem NXAI i jej głównym naukowcem, a firma informuje, że ściśle współpracuje z JKU Linz i innymi instytucjami badawczymi. NXAI podaje również, że pod nazwą TiRex tworzy wyspecjalizowane modele świata oparte na analizie szeregów czasowych oraz że opracuje wielkoskalowe modele świata oparte na hierarchiach pamięci neuronowej i kierowaniu przepływem pamięci, przeznaczone m.in. do zastosowań w robotyce.

NEURA Robotics powstała w 2019 r. i ma siedzibę w Metzingen. Firma opracowuje roboty kognitywne, które potrafią widzieć, słyszeć, czuć i uczyć się, a także niezbędne do ich wdrażania na dużą skalę oprogramowanie, rozwiązania AI i infrastrukturę danych. Neuraverse opisuje jako otwarty ekosystem, w którym roboty nieustannie się uczą i dzielą umiejętnościami.

Zgodnie z dokumentacją produktową NEURA, Neuron AI to model percepcja–język–działanie, który w jednej wspólnej przestrzeni koduje w czasie dane dotyczące widzenia 3D, dotyku, siły i momentu obrotowego, dźwięku, stanu robota oraz języka, a następnie przekształca je w jeden strumień działań. Model działa lokalnie na robocie, bez połączenia z chmurą, i został opracowany oraz wytrenowany przez firmę w Metzingen. W treningu wykorzystywane są trzy źródła danych: dane z robotów zebrane w rzeczywistych warunkach, dane wzbogacone symulacyjnie oraz dane z demonstracji przeprowadzanych przez ludzi. Uzupełniają je partnerstwa w zakresie danych z firmami przemysłowymi, w tym Schaeffler i Bosch. NEURA informuje, że Neuron AI działa na pięciu konstrukcjach robotów: 4NE-1 Gen 3 i Gen 4, kołowej wersji 4NE-1 oraz dwóch kolejnych platformach dwuręcznych.

Deklarowaną przez partnerów długofalową ambicją jest to, by roboty z czasem rozwijały się na podstawie zdobytych doświadczeń, zamiast jedynie wykonywać pojedyncze umiejętności. W komunikacie ten cel powiązano z wizją stojącą za Neuraverse oraz z tym, co NEURA nazywa gospodarką umiejętności robotów — modelem, w którym umiejętności zdobywane dzięki interakcjom w rzeczywistym świecie są doskonalone i przenoszone między maszynami oraz środowiskami.