LAISA: Low-Latency AI based Situation Awareness on 5G Data Streaming
Duration:
03/2026
—
02/2028
Total Time:
2 Years
The Project
Im Projekt LAISA-5G erforschen wir ein Inference-as-a-Service-Ansatz zur KI-basierten Perzeption mobiler Roboter. Cloud-basierte Visual Language Foundation Models (VLFMs) werden über eine latenzarme 5G-Datenanbindung in Edge-Robotersysteme integriert. -Unser Ziel ist eine effiziente, skalierbare und nahezu echtzeitfähige Wahrnehmung, die komplexe Umgebungen zuverlässig erfasst und die flexible Einbindung moderner KI-Modelle in mobile Robotereinheiten ermöglicht.
Our activities within the project
Wir sind im Projekt für die Entwicklung und Umsetzung der cloudbasierten KI-Perzeption verantwortlich. Dazu gehören die Auswahl, Anpassung und Validierung von Vision-Language-Modellen, der Aufbau von Daten- und Inferenzpipelines auf HPC-Infrastruktur sowie deren Anbindung über 5G. Außerdem entwickeln wir die Schnittstellen zu den Robotersystemen, wirken an Demonstration und Evaluierung mit und übernehmen die wissenschaftliche Verwertung und Dissemination der Ergebnisse.
Research groups
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Sponsors
FFG
Project Partners
ARTI - Autonomous Robot Technology GmbH
Project Details
Das Projekt LAISA-5G adressiert zentrale Herausforderungen der mobilen Robotik, insbesondere die autonome Navigation und das semantische Verständnis dynamischer, unbekannter Umgebungen. Bestehende Inspektionsroboter sind häufig auf strukturierte Einsatzorte, aufwendige Vorabkartierungen oder spezialisierte Trainingsdaten angewiesen und zeigen eingeschränkte Robustheit gegenüber unvorhergesehenen Situationen. Gleichzeitig wächst der Bedarf an flexiblen, autonomen Inspektionslösungen in Bereichen wie Energieinfrastruktur, Industrieanlagen sowie Katastrophen- und Einsatzszenarien.
LAISA-5G verfolgt daher einen Inference-as-a-Service-Ansatz, bei dem leistungsfähige, cloudbasierte Visual Language Foundation Models (VLFMs) über latenzarme 5G-Netze in mobile Robotersysteme integriert werden. Rechenintensive Inferenzprozesse werden dabei von der Edge in eine zentrale Hochleistungsinfrastruktur ausgelagert. Die Roboter übernehmen weiterhin zeitkritische Funktionen wie Navigation und Sensordatenerfassung, während die KI-Modelle die eingehenden Datenströme semantisch analysieren und kontextbezogene Informationen in nahezu Echtzeit bereitstellen.
Die 5G-Anbindung ermöglicht eine zuverlässige, niedrig latente Kommunikation zwischen Robotern und Inferenzdiensten und bildet damit die Grundlage für eine skalierbare Integration moderner KI-Funktionalitäten. Sensordaten wie Kamera- und LiDAR-Informationen werden kontinuierlich übertragen, verarbeitet und als Entscheidungsgrundlage den Robotern bereitgestellt.
Die zentrale Innovation liegt in der flexiblen, sprachbasierten Perzeption: Durch den Einsatz von VLFMs können Roboter Objekte und Strukturen kontextabhängig erkennen und interpretieren, ohne auf umfangreiche, aufgabenspezifische Trainingsdatensätze angewiesen zu sein. Dies erlaubt eine deutlich höhere Adaptivität in variablen Einsatzumgebungen.
Die entwickelten Ansätze werden in realitätsnahen Demonstrationsszenarien evaluiert und hinsichtlich Leistungsfähigkeit, Latenzverhalten und Zuverlässigkeit in 5G-Stand-Alone-Netzen untersucht. LAISA-5G leistet damit einen wesentlichen Beitrag zur Weiterentwicklung skalierbarer, KI-gestützter Inspektionssysteme und erhöht Effizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit in anspruchsvollen Anwendungsfeldern.
Project Participants
