In einem Szenario, das verdächtig nach dem Vorspann eines Science-Fiction-Blockbusters klingt, hat Tesla, Inc. CEO Elon Musk seine Pläne für eine „Optimus Academy“ enthüllt. Das Ziel: Ein gigantisches Trainingslager für eine Armee von humanoiden Robotern, in dem „Millionen von simulierten Robotern“ und „Zehntausende von Robotern in der realen Welt“ geschliffen werden sollen. Musk skizzierte diesen ambitionierten Vorstoß kürzlich in einem ausführlichen Interview mit dem Podcaster Dwarkesh Patel.
Die Initiative soll ein Problem lösen, das für die humanoide Robotik absolut einzigartig ist und mit dem Teslas „Full Self-Driving“ (FSD)-Programm nie zu kämpfen hatte: das fehlende Datenschwungrad. Während Teslas Flotte von fast 10 Millionen Kundenfahrzeugen ununterbrochen Fahrdaten an das Mutterschiff funkt, um FSD zu trainieren, kann man einen tollpatschigen, funktionslosen Roboter schlecht an Endverbraucher verkaufen und hoffen, dass diese das Ganze im Alltag schon irgendwie „glattbügeln“. Ein humanoider Roboter ist zudem um Welten komplexer: Er muss über 50 Freiheitsgrade (Degrees of Freedom) koordinieren – wobei allein die neuesten Hände auf 22 kommen –, während ein Auto im Grunde nur die heilige Dreifaltigkeit aus Beschleunigen, Bremsen und Lenken beherrschen muss.
Laut Musk wird die Academy zwischen 10.000 und 30.000 physische Optimus-Einheiten beschäftigen, die in der Realität eine Art „Self-Play“ betreiben. So sollen Aufgaben getestet und der berüchtigte „Simulation-to-Reality Gap“ geschlossen werden. Diese Kluft ist eine der größten Hürden in der Robotik: Fähigkeiten, die in einer klinisch reinen, physikbasierten Simulation perfekt funktionieren, scheitern oft spektakulär an der chaotischen Unberechenbarkeit der echten Welt.
Warum ist das wegweisend?
Teslas „Optimus Academy“ ist eine Brute-Force-Lösung für den größten Flaschenhals der allgemeinen Robotik: das massive Datendefizit. Während die Konkurrenz oft auf langsame und kostspielige Fernsteuerung (Teleoperation) setzt, um Trainingsdaten zu sammeln, schlägt Musk eine vertikal integrierte Datenfabrik vor. Indem Tesla Zehntausende eigener Roboter als „Schüler“ ins Rennen schickt, generiert das Unternehmen einen proprietären Datensatz in einer Größenordnung, die sich derzeit kein anderer Akteur leisten kann. Wenn diese Wette aufgeht, lernt der Roboter nicht nur, wie man Wäsche faltet; es entstünde eine skalierbare Pipeline für das Training von „Embodied AI“ (verkörperter KI). Damit könnte sich Tesla einen uneinholbaren Vorsprung im Rennen um den ersten wirklich nützlichen humanoiden Roboter verschaffen.
