Bislang führen Roboter eher einfache, sich wiederholende Tätigkeiten aus. Dazu gehört in Lagerhäusern zum Beispiel das Aufheben und Ablegen von Gegenständen. Durch den Einsatz von Deep Learning und neuronalen Netzen wird die nächste Roboter-Generation über die notwendige Intelligenz verfügen, tausende von Objekten voneinander zu unterscheiden und adäquat mit ihnen zu interagieren. Eine Software für die Steuerung solcher KI-Roboter hat das Start-up Covariant entwickelt, gegründet von Forschern der University of California und der Organisation OpenAI. Anstatt spezifische Aufgaben isoliert zu bewältigen, verfügen an das sogenannte 'Covariant Brain' angeschlossene Industrieroboter über allgemeinere Fähigkeiten wie eine zuverlässige 3D-Wahrnehmung, das Erkennen physischer Eigenschaften von Objekten oder eine Bewegungsplanung in Echtzeit. Sie können sich schnell an neue Anforderungen anpassen, indem sie komplexe Aufgaben in einfache Schritte zerlegen und allgemeine Fähigkeiten anwenden, um sie zu erledigen. Die Technologie wird dazu führen, dass zum Beispiel Lagerhäuser in den nächsten Jahren vollständig automatisiert werden können.
