de.wedoany.com-Bericht: Das Unternehmen Hyperscale Data (NYSE American: GPUS) plant, im dritten Quartal 2026 die ersten 30 humanoiden Roboter des Typs OPR-R2 einzusetzen, die von seiner hundertprozentigen Tochtergesellschaft Omnipresent Robotics LLC hergestellt werden. Das auf Bitcoin fokussierte KI-Rechenzentrumsunternehmen gab heute bekannt, dass seine Tochtergesellschaft die Produktion der ersten 30 humanoiden Roboter des Typs OPR-R2 über Partner bestätigt hat. Das Unternehmen erwartet, im dritten Quartal 2026 mit dem Erhalt von Komponenten und der Montage zu beginnen, um die Roboter in seinem KI-Rechenzentrum-Campus im Bundesstaat Michigan einzusetzen.
Diese erste Produktion ist die erste Phase eines umfassenderen Plans, der insgesamt 143 humanoide Roboter des Typs OPR-R2 umfasst, die schrittweise auf dem gesamten Campus in Michigan eingesetzt werden sollen. Diese Roboter werden voraussichtlich im geplanten 100.000 Quadratfuß großen Forschungs-, Test- und Innovationszentrum für Robotik des Unternehmens arbeiten, das die Entwicklung von Anwendungen der verkörperten künstlichen Intelligenz, autonomen Arbeitsabläufen und fortschrittlichen Robotersystemen unterstützen soll. Die ersten 30 Roboter werden dem Modelltrainingslabor von Omnipresent Robotics zugewiesen, wo sie Seite an Seite mit KI-Infrastruktur-Mitarbeitern und Rechenzentrumsangestellten arbeiten werden. Die Roboter werden bei der Datenerfassung, dem Modelltraining, der Simulationsvalidierung, dem Anlagenbetrieb und der Entwicklung der nächsten Generation verkörperter KI-Systeme helfen.
Das Labor ist darauf ausgelegt, das Training, Testen und Validieren fortschrittlicher Basismodelle und modernster KI-Systeme zu unterstützen, darunter große Sprachmodelle, Vision-Language-Action-Modelle, Robotik-Basismodelle und andere Formen physikalischer KI. Das Unternehmen ist der Ansicht, dass die Kombination humanoider Roboter mit leistungsstarker KI-Computing-Infrastruktur eine einzigartige Umgebung für die Entwicklung und Bewertung von KI-Systemen der nächsten Generation schaffen wird, die in der realen Welt operieren können. Als Teil seiner umfassenderen Strategie für verkörperte KI plant Hyperscale Data, seinen Campus in Michigan zu nutzen, um über Omnipresent Robotics und seine Flotte humanoider Roboter umfangreiche reale Trainingsdaten zu generieren. Das Unternehmen ist überzeugt, dass hochwertige reale Daten für die Weiterentwicklung von KI-Systemen und Roboteranwendungen der nächsten Generation von entscheidender Bedeutung sind.
Das Labor wird voraussichtlich fortschrittliche KI-Computing-Ressourcen nutzen, darunter Infrastruktur auf Basis von Nvidia, um Simulation, Training, Inferenz und Roboter-Workloads zu unterstützen. Das Unternehmen glaubt, dass die Kombination von KI-Infrastruktur, humanoiden Robotern, Simulationsumgebungen und realer Datenerfassung seinen Campus in Michigan zu einem wichtigen Zentrum für Forschung, Test und Kommerzialisierung verkörperter KI machen wird.
„Wir glauben, dass physikalische KI ein äußerst wichtiger Bestandteil der Zukunft der künstlichen Intelligenz ist“, sagte Milton „Todd“ Ault III, Executive Chairman von Hyperscale Data. „Die derzeit führenden KI-Modelle zeichnen sich durch logisches Denken, Sprache und Inhaltserstellung aus, aber zukünftige KI-Systeme müssen in der Lage sein, die physische Welt zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Unser Campus in Michigan wird genau dafür entwickelt, indem wir eine groß angelegte Umgebung schaffen, in der humanoide Roboter und fortschrittliche KI-Modelle kontinuierlich lernen, trainieren und sich verbessern können, um diese Lücke zu schließen.“
Mit der fortschreitenden Produktion und dem endgültigen Einsatz weiterer Roboter wird Hyperscale Data über Omnipresent Robotics seine Roboteraktivitäten ausweiten, die Forschung, Tests, Schulungen, Logistik, Anlagenbetrieb, Kundendemonstrationen und die Entwicklung kommerzieller Anwendungen umfassen. Das Unternehmen ist der Ansicht, dass sein Campus in Michigan eine einzigartige Gelegenheit bietet, KI-Infrastruktur, Robotikentwicklung und Hochleistungsrechnen in einer einzigen skalierbaren Plattform zu integrieren.
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