Wir bauen die KI, die Physical AI trainiert.
Aimrika entwickelt Etalonis — die Simulationsumgebung, eine Sandbox für die digitalen Zwillinge der Roboter von morgen, in der autonome KI in großem Maßstab entwickelt, getestet und validiert wird, bevor sie jemals in der realen Welt operiert. Etalonis ist das Flaggschiff. Vertrauenswürdige Autonomie ist das Produkt.
Vertrauenswürdige Physical AI lässt sich nicht allein in der realen Welt entwickeln.
Roboter, Drohnen und autonome Fahrzeuge brauchen Millionen von Erfahrungen, um zuverlässig zu werden — doch die reale Welt kann diese nicht sicher, kostengünstig oder schnell genug liefern. Die Systeme, die am häufigsten getestet werden müssen, sind genau jene, die am schwersten und risikoreichsten zu betreiben sind.
01 Reale Tests sind langsam und teuer
Jeder reale Testlauf eines Roboters oder Fahrzeugs kostet Zeit, Hardware und Ingenieuraufwand — man kann nur eine Handvoll Iterationen pro Tag durchführen.
02 Sicherheit begrenzt Live-Tests
Man kann sich kein zuverlässiges autonomes System durch Unfälle erarbeiten. Die Verhaltensweisen, die eine Maschine wirklich autonom machen, sind genau jene, die sich am schwersten sicher einüben lassen.
03 Die reale Welt bietet keine Skalierung
Physical AI muss den gesunden Menschenverstand der Welt lernen — Schwerkraft, Trägheit, Objektpermanenz, Kausalität — unter Bedingungen, die kein Live-Programm reproduzieren kann.
04 Edge Cases sind entscheidend
Seltenes Wetter, Sensorausfälle, unerwartete Hindernisse — die Situationen, die am meisten zählen, sind genau jene, die man sich in der Realität am wenigsten leisten kann zu inszenieren.
Etalonis — die Sandbox, in der Physical AI gebaut und bewiesen wird.
Wir verlagern die Erfahrung in die Simulation und belassen nur das absolut Notwendige in der realen Welt. Eine hochpräzise Entwicklungs-, Test- und Validierungsumgebung, die täglich Tausende von Szenarien ausführt — und derselbe KI-Agent, der Etalonis besteht, läuft unverändert auf der echten Edge-Hardware der echten Maschine.
Trainieren
Der Agent lernt wahrzunehmen, zu navigieren, zu handeln, sich zu erholen und sich anzupassen — über Wetter, Gelände, Licht, Sensorrauschen und induzierte Ausfälle hinweg.
Proben
Die genaue Aufgabe — Umgebung, Route, Objekte, Bedingungen — wird standardmäßig in der Sandbox durchgeführt. Ein echter Generalprobe, ohne Risiko, ohne Kosten.
Koordinieren
Flotten von Robotern, Drohnen und Fahrzeugen lernen als Team zu operieren — die Multi-Agent-Probe, die die reale Welt selten leisten kann.
Validieren
Jedes Verhalten wird gegen ein Referenzsystem auf identischen Szenarien und identischer Physik verglichen — das Etalon.
Einsetzen
Der validierte Agent läuft auf der echten Maschine. Der reale Einsatz bestätigt; er entdeckt nicht erst.
Drei Dinge, in Reihenfolge — nicht nur ein Simulator.
Etalonis endet nicht beim Ausführen eines Szenarios. Es produziert die Umgebung, den Beweis und das zertifizierte System, das am Ende real im Feld läuft — in dieser Reihenfolge, jedes Mal.
Die Simulations- und Validierungsumgebung
Eine plattformunabhängige Sandbox digitaler Zwillinge, die täglich Tausende realistischer Szenarien ausführt — heute verfügbar. Jede Änderung — ein neuer Sensor, ein neu trainiertes Modell, ein Software-Update — wird zuerst hier ausgeführt, in einem Maßstab, den kein physisches Testprogramm erreichen kann.
Zertifizierte Software + das KI-Rechenmodul
Etalonis bewertet einen Lauf nicht nur — es produziert die validierte, einsatzbereite Software und das zertifizierte Edge-KI-Hardwaremodul, das sie unverändert auf der echten Maschine ausführt.
Die Maschine selbst
Fluggeräte heute; Boden- und maritime Roboter als Nächstes — mit Software, die bereits bewiesen wurde, nicht nur vermutet.
Eine Zulassung. Tausend Flüge. Monate, nicht Minuten.
Nach der EU-Drohnenverordnung (2019/947) verlässt eine Drohne über 25 kg — oder eine, die außerhalb der Sichtweite, über 120 m oder über Menschen fliegt — die gering regulierte „Open"-Kategorie und benötigt eine vollständige Risikobewertung (SORA) und, im oberen Bereich, einen EASA Design Verification Report oder eine Musterzulassung: ein Prozess, der im Umfang der Zulassung eines bemannten Luftfahrzeugs entspricht.
Ein autonomes System zuverlässig — und sicher neben anderen autonomen Systemen, nicht nur isoliert — zum Laufen zu bringen, erfordert vermutlich in der Größenordnung tausendmal mehr Validierungsiterationen als ein menschlicher Bediener je bräuchte. Eine echte 25-kg+-Drohne tausendmal zu fliegen, um eine einzige Softwareänderung zu beweisen, ist nicht nur langsam: für die meisten Betreiber ist es rechtlich nicht möglich, bevor der erste Flug überhaupt seine eigene Genehmigung durchlaufen hat.
- Simulation ist keine Optimierung dieses Prozesses — sie ist der einzige Weg hindurch. Etalonis führt das Äquivalent von tausend realen Flügen aus — über Wetter, Ausfallmodi und Multi-Agent-Interaktionen hinweg — in einem digitalen Zwilling, in Minuten.
- Der Compliance-Nachweis ist ein Nebenprodukt, keine separate Aufgabe. Ein Validierungslauf in Etalonis erzeugt genau die Nachweise, die eine SORA- oder Design-Verification-Einreichung verlangt.
Die technische Grundlage existiert bereits.
Etalonis ist kein Konzept — es ist laufende Infrastruktur, zuerst auf einer Fluggeräte-Plattform bewiesen und mit der Roadmap auf Boden- und maritime Roboter verallgemeinert.
| Fähigkeit | Was das in der Praxis bedeutet |
|---|---|
| Visual Place Recognition (VPR) | Der Agent lokalisiert sich anhand dessen, was er sieht, nicht per GPS — bewiesen in Umgebungen, in denen die Satellitenpositionierung verweigert, gestört oder gefälscht wird. |
| Multi-Agent-Probe | Flotten von Maschinen lernen zu koordinieren — der gemeinsame und sichere Betrieb, den reale Tests selten in großem Maßstab leisten können. |
| Simulation-zu-Real-Lücke, gemessen | Ein Bewertungssystem führt sowohl Simulation als auch Realität aus, sodass die Lücke zwischen beiden eine gemessene Zahl ist, keine Hoffnung. |
| Plattformunabhängig | Zuerst auf einer Fluggeräte-Plattform gebaut; dieselbe Umgebung, Methodik und Edge-Compute-Architektur verallgemeinern auf Boden- und maritime Roboter. |
Die drei Computer der Physical AI.
Physical AI steht auf drei Computern: einem zum Trainieren des Modells, einem zum Simulieren der Welt und einem zum Ausführen von Inferenz am Edge. Wir bauen den, der am meisten zählt, wenn man in der Realität nicht iterieren kann — den Simulationscomputer — und machen ihn zur Validierungsinstanz.
Trainieren
Die KI wird auf handelsüblichen GPUs trainiert — die KI-Fabrik, die Daten und Erfahrung in Fähigkeiten umwandelt.
Simulieren — Etalonis
Das Weltmodell und die Sandbox, in der der Agent Tausende von Leben in digitalen Zwillingen lebt. Hier wird der Agent in einem Maßstab und mit einer Geschwindigkeit gebaut und validiert, die die reale Welt nicht erreichen kann — und wir fügen hinzu, was allgemeine Weltmodelle fehlt: eine Validierungsinstanz.
Das bauen wirInferenz am Edge
Der validierte Agent läuft auf einem Edge-Modul an Bord der echten Maschine — Wahrnehmung zu Entscheidung zu Aktion in Echtzeit, auf dem Gerät, ohne Cloud und ohne Operator.
Wenn Autonomie Software ist, folgt sie dem Software-Lebenszyklus.
Das Verhalten programmieren, es in der Simulations-Sandbox proben, gegen das Etalon validieren und erst dann einsetzen — genau der Lebenszyklus, den Software bereits hat. Etalonis ist die Entwicklungsumgebung für Physical AI.
| Software-Lebenszyklus | Was wir ermöglichen — Autonomie als Code |
|---|---|
| Code schreiben | Verhalten programmieren — Aufgabe und Handlungsablauf |
| Test in CI / Sandbox | Proben in der Simulations-Sandbox — der Trockenlauf |
| Review-Gate | Validierung gegen das Etalon — den Goldstandard |
| Deploy in Produktion | Einsatz auf der echten Maschine |
| Laufzeit & Observability | Live-Edge-Inferenz, Telemetrie und Bewertung |
Eine Engine. Ein Flaggschiff, seine digitalen Zwillinge und die Anwendungen.
Etalonis
Die Simulationsumgebung — die digitale Zwillingsplattform für Physical AI. Autonomie in großem Maßstab trainieren, proben, koordinieren und validieren, dann unverändert am Edge einsetzen.
Hochpräzise Zwillinge
Fotorealistische, physikgenaue Zwillinge von Robotern, Drohnen, Bodenfahrzeugen und Schiffen — damit die KI an Bord vieler Maschinen gemeinsam trainiert, synchronisiert und validiert werden kann, lange vor dem echten Einsatz.
Autonomie branchenübergreifend
Eine Engine für Inspektion, Logistik, Mobilität, Landwirtschaft, Kartierung, Maritime, Energie und Such- und Rettungseinsätze — überall dort, wo autonome Maschinen eigenständig handeln müssen.
Beweisen, nicht behaupten.
Keine Fähigkeit gilt als „fertig", bis sie ein Referenzsystem reproduzierbar übertrifft. Ein reifes Referenzsystem führt die Aufgabe auf identischen Szenarien unter identischer Physik aus; sein Ergebnis ist die erreichbare Obergrenze. Der Agent führt dann dieselbe Aufgabe aus — und weil alles außer wer handelt konstant gehalten wird, ist jeder Unterschied rein dem Agenten zuzuschreiben. Etalonis ist nach diesem Standard benannt — dem Étalon, der Referenz, an der alles gemessen wird.
- Die Simulation ist die Autorität, nicht die Demo. Etalonis ist der Ort, an dem Autonomie gebaut und validiert wird; die reale Welt bestätigt es.
- Eine einzige Quelle der Wahrheit. Jedes Verhalten, jeder Benchmark und jede Entscheidung ist nachvollziehbar — Vertrauen wird durch Auditierbarkeit verdient.
- Ehrlich per Design. Ein System bewertet beide Welten, sodass die Lücke zwischen Simulation und Realität gemessen, nicht versteckt wird. Wir liefern nie, was wir nicht gemessen haben.
Volodymyr Levykin
Volodymyr ist Gründer von Skyrora, dem britischen Orbital-Raumfahrtunternehmen — einem Deep-Tech-Unternehmen, das Raketentriebwerke und Trägersysteme in Großbritannien und Europa entworfen, gebaut und getestet hat. Seine Karriere widmete er der Überführung anspruchsvoller Ingenieursleistungen in einsatzbereite Systeme.
Aimrika setzt diese Mission an einer neuen Frontier fort: autonomen Maschinen die Proving Ground zu geben, die sie brauchen, um als vertrauenswürdig zu gelten. Die Überzeugung ist dieselbe — echte Fähigkeit, ehrlich aufgebaut, bewiesen bevor sie ausgeliefert wird.
Wir bauen die Proving Ground für Physical AI.
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