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Seit 2019 entwickelt REBOTNIX Smart-City-Anwendungen, die Städten helfen, sauberer, sicherer und effizienter zu werden. Die zentrale Herausforderung liegt in der enormen Menge visueller Daten. Städte in Nordrhein-Westfalen können je nach Anwendungsfall bis zu 400 Millionen Bilder erzeugen, die gespeichert, verstanden, ausgewertet und in operative Prozesse übersetzt werden müssen.
Eine klassische Cloud-Architektur wäre zu teuer, zu langsam und schwer skalierbar. REBOTNIX verarbeitet die Daten deshalb direkt im Fahrzeug.
Sieben Modelle, ein Fahrzeug
Bis zu sieben hochoptimierte Vision-Transformer-Modelle laufen parallel und erkennen relevante Zustände im öffentlichen Raum. Diese Modelle identifizieren illegale Müllablagerungen, beschädigte oder verdeckte Verkehrszeichen, Baustellenzustände, Straßenschäden und andere sicherheitsrelevante Ereignisse.
Der entscheidende Vorteil: Die Stadt muss nicht mehr mit Rohbildern arbeiten, sondern erhält bereits erkannte Ereignisse mit Kontext, Priorität und operativer Relevanz.
KINEVA Context Compression
Für eine effiziente Datenübertragung setzt REBOTNIX auf KINEVA Context Compression. Die Technologie reduziert Bilddaten gezielt und erhält dabei die relevanten Bildbereiche, die für KI-Auswertung und Dokumentation benötigt werden. Nur das Relevante wird übertragen.
AGI-Orchestratoren als operative Schicht
Im nächsten Schritt werden die erkannten Ereignisse von AGI-Orchestratoren verarbeitet. Diese verbinden die Ergebnisse der Vision-Transformer-Modelle mit Kontext, Prioritäten, Zuständigkeiten und operativen Workflows. Eine einzelne Erkennung wird so zu einem steuerbaren Prozess.
Ausgerichtet auf NVIDIA Jetson Thor
Die REBOTNIX-AGI-Architektur ist auf NVIDIA Jetson Thor ausgerichtet, einer Plattform für Physical AI, Edge AI und industrielle Echtzeit-Anwendungen. Jetson Thor ist für hochleistungsfähige KI-Verarbeitung am Edge konzipiert: Robotik, autonome Systeme, Sensorverarbeitung und Echtzeit-Entscheidungsfindung. NVIDIA beschreibt die Vision für agentische KI in der physischen Welt auf ihrem Blog.
REBOTNIX nutzt NVIDIA NemoClaw als Software-Stack für autonome Agenten und NVIDIA Nemotron als KI-Modell. Nemotron wird von REBOTNIX in regelmäßigen Abständen auf FP4 fine-tuned, um Entscheidungsfindung, Priorisierung und Prozessorchestrierung kontinuierlich zu verbessern.
Vision Transformer und AGI für die selbstoptimierende Stadt mit NVIDIA
Das Ergebnis ist eine selbstoptimierende Plattform für die Stadt von morgen. Vision Transformer erkennen, was im öffentlichen Raum geschieht. AGI-Orchestratoren entscheiden, was als Nächstes passieren soll. NVIDIA-Technologie liefert die Rechenleistung und den Software-Stack, um diese Intelligenz in Fahrzeugen und im kommunalen Betrieb nutzbar zu machen.
Vorteile für Entscheidungsträger
Für Stadtverwaltungen, kommunale Betreiber und Infrastrukturverantwortliche schafft die Plattform direkten operativen Mehrwert.
Städte erhalten ein technologisches Fundament, um Smart-City-Anwendungen von Pilotprojekten in den Tagesbetrieb zu überführen.
