Plattformkern / GappAI Skills
Einmal entwickeln. Sorgfältig validieren. Wiederholt anpassen.
Viele Robotikprojekte beginnen immer wieder bei null. Die GappAI Skill Library ist unsere langfristige Produktausrichtung, um projektspezifisches Engineering in wiederverwendbare Physical-AI-Werte zu überführen.
Sie wird nicht als heute verfügbare Produktliste dargestellt. Fähigkeiten gelangen erst mit klaren Nachweisen, unterstützter Hardware und dokumentierten Betriebsgrenzen in die Bibliothek.
02 / Proprietäre Systemarchitektur
Drei zusammenhängende Technologiebausteine bilden GappAIs geplanten IP-Kern. Sie verbinden menschliches Fachwissen mit konfigurationsgebundener Roboterfähigkeit — ohne einen Hersteller zum Zentrum des Systems zu machen.
Verknüpft Aufgaben, Teilaufgaben, Objekte, Werkzeuge, Entscheidungen, Bewegungen und Kontakte mit Erfolgskriterien, Fehlern und Wiederanlaufpfaden.
Ergebnis: ein prüfbares Arbeitsmodell und eine Grundlage für Trainingsdaten.
Der Skill Core hält Aufgabenlogik, gelernte Policies und gemeinsame Schnittstellen. Robot Adapters verbinden sie mit Kinematik, Sensorik, Werkzeugen und Steuerung der jeweiligen Plattform.
Ergebnis: wiederverwendbarer Kern plus konfigurierte Roboterschnittstelle. Jede Übertragung braucht eigene Anpassung und Validierung.
Der versionierte Skill Passport verknüpft eine Skill-Version mit ihrer geprüften Roboter-, Sensor- und Umgebungskonfiguration.
Ergebnis: ein technischer Freigabenachweis. Kein unabhängiges Sicherheitszertifikat.
Betriebsdaten und menschliche Korrekturen fließen zweckgebunden zurück. Neue Versionen durchlaufen erneut die Validierung; kein ungeprüftes Lernen im laufenden Betrieb.
Die Darstellung definiert die Zielarchitektur, nicht einen bereits validierten Software-Stack oder universelle Roboterkompatibilität. Simulation ergänzt die vier Erfassungsquellen; reale Tests bleiben erforderlich.
Freigabe und Betrieb verstehen
Aufgabenbezogene Seh-, Bewegungs-, Ablauf- und Interaktionsdaten bilden die Grundlage für messbares Roboterlernen.
Eine nützliche Roboterfähigkeit ist mehr als eine Modelldatei. Sie verbindet gelerntes Verhalten mit Hardwareanforderungen, Betriebsgrenzen, Evaluationsnachweisen und den Bestandteilen für eine sichere Anpassung.
Aufgabenbezogenes Sehen, Tiefe, Berührung und Kontextverständnis.
Manipulations-, Bewegungs- und Steuerungsverhalten für den definierten Prozess.
Unterstützte Ausführungen, Nutzlast, Reichweite, Freiheitsgrade und Rechenleistung.
Erforderliche Kameras, Kraft-, Berührungs- und Kalibrierungssysteme.
Endeffektoren, Vorrichtungen, Aufgabenwerkzeuge und physische Schnittstellen.
Betriebsgrenzen, Stopp- und Wiederanlaufverhalten, menschliche Eskalation und Ausschlüsse.
Erfüllungs-, Zuverlässigkeits-, Zykluszeit-, Eingriffs- und Sicherheitskriterien.
Roboter- und umgebungsspezifische Parameter und Integrationslogik.
Simulation, Testszenarien, Integrationshinweise, Monitoring-Schnittstellen und Supportverfahren.
Validierte Bedingungen, Grenzen, Änderungen und unterstützte Konfigurationen.
Jede Stufe zeigt, wo eine Fähigkeit geprüft wurde und welches Engineering noch erforderlich sein kann. Eine Fähigkeit steigt nicht durch Formulierungen auf, sondern durch Nachweise.
Unter Forschungs-, Simulations- oder Laborbedingungen bewertet. Nicht als feldbereit dargestellt.
In einer begrenzten kundenrelevanten Umgebung anhand vereinbarter Kriterien bewertet.
Im realen Betrieb innerhalb dokumentierter Bedingungen und Grenzen nachgewiesen.
Auf mehr als einer unterstützten Roboterplattform oder Ausführung validiert.
Wiederverwendbarkeit bedeutet nicht überall identisches Verhalten. Die Kernfähigkeit wird für jeden Einsatz mit Roboter-, Umgebungs-, Sicherheits- und Betriebsebenen verbunden.
HardwarebewusstRoboter unterscheiden sich in Kinematik, Nutzlast, Sensorik und Steuerung.
UmgebungsbewusstLicht, Materialien, Layout, Menschen und Betriebsregeln verändern den Einsatz.
NachweisgebundenEin Validierungsergebnis gilt nur für dokumentierte Konfigurationen und Bedingungen.
Die folgenden Einträge zeigen Aufgabenklassen, die GappAI durch bezahlte Pilotprojekte und Partnerschaften entwickeln will. Sie sind Produktrichtungen und keine Behauptung aktuell lizenzierter oder einsatzvalidierter Produkte.
Erste Entwicklungsfamilie: Industrial Kitting & Machine Tending. Industrielle Teilebereitstellung und Maschinenbeschickung bilden den begrenzten Einstieg. Weitere Einträge sind spätere Forschungsrichtungen, keine parallelen Markteinführungen.
Teile identifizieren, greifen, zuordnen und bereitstellen; Vollständigkeit und Qualität des Kits prüfen.
Ziel: Validierung in der Testzelle, dann begrenzter PilotTeile zuführen und entnehmen, Maschinenfreigaben beachten und Fehlpositionierungen innerhalb vereinbarter Grenzen behandeln.
Ziel: Validierung in der Testzelle, dann begrenzter PilotOberflächenwahrnehmung, Werkzeugsteuerung, Hinderniserkennung und wiederholbare Reinigungsabdeckung.
Zielnachweis: PilotvalidierungWahrnehmung verformbarer Objekte, Greifen, Falten, Platzieren und Qualitätsprüfung.
Zielnachweis: Forschung bis PilotKomponentenerkennung, sichere Werkzeugnutzung, Inspektion und strukturierte Wartungsverfahren.
Zielnachweis: Forschung bis PilotRoutinemäßige Sichtprüfungen, Ausnahmeerfassung, Navigation und strukturierte Berichte.
Zielnachweis: ForschungObjekthandhabung in offenen Umgebungen, Platzierung, Routine-Lernen und menschenbewusster Betrieb.
Zielnachweis: langfristige ForschungDaten & IP / Klare Grenzen
Technologie kann skalieren, ohne vertrauliche Kundenarbeit als frei verfügbaren Trainingsbestand zu behandeln. Die Architektur trennt Kundendaten, kundenspezifische Anpassungen und wiederverwendbare Plattformtechnologie.
GappAI Capture → GappAI Skills
Urteilsvermögen, Abläufe und Praxiswissen erfahrener Menschen bilden einen Ausgangspunkt für Roboterlernen. Finden wir das Wissen, das wir erfassen sollten – und die Aufgabe, für die sich Entwicklung lohnt.
Fähigkeitsentwicklung besprechen
AI & Robotics EngineeringGappAI GmbH · BerlinKunden kaufen keine ungestützte allgemeine Fähigkeit. Jede kommerzielle Nutzung ist an eine dokumentierte Version, Roboterkonfiguration, Umgebung, Sicherheitsrahmen und einen Validierungsstand gebunden.
Ein bezahltes Pilotprojekt verbindet Prozessanalyse, Demonstrationen, Daten, Engineering und kontrollierte Validierung zur ersten nachweisgebundenen Fähigkeit.
Eine kompatible Fähigkeit wird lizenziert, an den Roboter angepasst, auf die Umgebung kalibriert und vor dem Einsatz für die Kundenbedingungen erneut validiert.
Monitoring, freigegebenes Betriebsfeedback, Wiederanlaufnachweise und kontrollierte Releases unterstützen die Fähigkeit nach dem Einsatz und schaffen den Weg zur Wiederverwendung.
Einsatz und Betrieb entdeckenPhysical-AI-Pilotprojekt / Fähigkeitsentwicklung