Helix 2.5 von Figure AI: 56 Prozent Erfolg bei 420 Haushaltsversuchen
Veröffentlicht am: 23.09.2026 um 22:00 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Das Robotik-Unternehmen Figure AI hat am 17. September 2026 sein neues neuronales Steuerungsmodell Helix 2.5 vorgestellt. Die Entwicklung zielt darauf ab, humanoide Roboter zur Ausführung komplexer Haushaltsaufgaben in völlig unbekannten Umgebungen zu befähigen. Durch ein sogenanntes Zero-Shot-Verfahren kann das System agieren, ohne dass vorab spezifische Daten der jeweiligen Umgebung gesammelt oder lokale Anpassungen vorgenommen werden müssen.
Autonome Leistungstests in realen Wohnumgebungen
Im Rahmen der Vorstellung wurde bekannt, dass der Roboter Figure 03 in 30 gemieteten Häusern in der San Francisco Bay Area getestet wurde. Dabei führte die Maschine drei festgelegte Langzeitaufgaben autonom aus: das Aufräumen von Wohnzimmern, das Falten von Handtüchern sowie das Beziehen von Betten.
Laut Berichten vom 22. September 2026 verzichtete das Unternehmen bei diesen Testläufen vollständig auf lokales Pre-Mapping, Fine-Tuning oder objektspezifische Programmierungen.
Die Bewertung der Versuche folgte strengen Kriterien. Ein Erfolg beim Aufräumen des Spielzeugs wurde nur gewertet, wenn alle 13 bis 15 verstreuten Objekte im Korb gesammelt wurden. Beim Bettenmachen mussten beide Kissen sowie die Ecken der Decke korrekt positioniert sein.
Jede menschliche Intervention führte zur Einstufung als Misserfolg. Insgesamt erreichte Figure 03 bei 420 Versuchen eine Erfolgsquote von 56 Prozent, was 237 erfolgreichen Durchläufen entspricht.
Die Einzelergebnisse variierten je nach Komplexität der Aufgabe. Während das Bettenmachen eine Erfolgsquote von 67 Prozent und das Falten von Handtüchern 62 Prozent erreichte, lag die Quote beim Aufräumen von Spielzeug bei 40 Prozent. Ein Vergleich mit einer Version des Modells ohne spezielles Vortraining verdeutlicht den Fortschritt: Diese erreichte lediglich eine Erfolgsquote von rund 8,3 bis 9 Prozent.
Datengrundlage und technologische Basis
Helix 2.5 basiert auf einem umfangreichen Datensatz für menschliches Verhalten namens „Index“. Dieser umfasst mehr als 16 Millionen Videos. Um diese Datenmenge zu generieren, greift Figure AI auf die Unterstützung von über 86.000 aktiven Teilnehmern pro Woche zurück.
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Das Unternehmen zahlt Berichten zufolge rund 15 Mio. USD an diese sogenannten Creator, die Aufnahmen von alltäglichen Verrichtungen wie dem Wäschefalten oder Bettenmachen bereitstellen. Pro Sekunde wächst der Datensatz um etwa 35 Minuten Videomaterial an.
Bereits vier Wochen vor der aktuellen Vorstellung hatte Figure AI angekündigt, über einen Zeitraum von zwölf Monaten insgesamt 1 Mrd. USD für die Beschaffung solcher Trainingsdaten aufzuwenden.
Innerhalb nur eines Monats stieg die Leistungsfähigkeit des Systems durch diese Datenbasis von 9 Prozent auf die nun erreichten 56 Prozent. Das Modell Helix 2.5 benötigt dabei lediglich die Hälfte der aufgabenspezifischen Daten im Vergleich zum Vorgängermodell Helix 02, um auf neue Umgebungen zu generalisieren.
Infrastruktur und industrielle Partnerschaften
Für das Training von Helix stellt Figure AI massive Rechenkapazitäten bereit. Durch eine Vereinbarung mit dem Anbieter Nscale wurde ein initiales Volumen von 3,5 Mrd. USD für Rechenleistung zugesagt. Das Gesamtvolumen dieses Deals kann bis zu 6 Mrd. USD erreichen und umfasst den Einsatz von bis zu 100.000 Nvidia Vera Rubin GPUs.
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Diese technologische Skalierung folgt auf frühere Kooperationen. Bereits im September 2025 nutzte das Vorgängermodell Helix eine Partnerschaft mit Brookfield, um Zugang zu umfangreichen Flächen in den Bereichen Wohnen, Logistik und Büro für das Training in unstrukturierten Umgebungen zu erhalten.
Trotz der dokumentierten Fortschritte weisen Branchenbeobachter auf bestehende Herausforderungen hin. Ein Vertreter von Sunday Robotics merkte an, dass spezialisierte Modelle wie ACT-2 beim Falten einzelner Stücke Erfolgsquoten von 99,1 Prozent erzielen, wenngleich diese Werte aufgrund unterschiedlicher Aufgabenstellungen nicht direkt mit den Generalisierungsleistungen von Figure AI vergleichbar seien.
Während die Einführungskosten für die Technologie künftig sinken sollen, bleibt die Gewährleistung einer stabilen Nutzung im Alltag eine zentrale Hürde für die kommerzielle Anwendung.
