BrainCo präsentiert auf der WAIC 2026 eine integrierte KI-Entwicklungsplattform für hirngesteuerte Roboter

Einleitung

BrainCo hat auf der in Shanghai stattfindenden Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz (WAIC) 2026 eine neue Entwicklungsplattform für gehirngesteuerte Roboter vorgestellt. Das System integriert ein nicht-invasives EEG-Headset, eine KI-basierte Intentionsdekodierungstechnologie und handelsübliche Roboter und ermöglicht es Menschen, Roboterbewegungen direkt über neuronale Signale zu steuern.

In einer Vorführung konzentrierte sich ein Teilnehmer mit einem leichten EEG-Headset auf Aktionen wie das Greifen einer Tasse. Das System interpretierte die beabsichtigte Aktion des Benutzers und sendete entsprechende Befehle an einen Roboterarm – der gesamte Vorgang erfolgte ohne Sprachbefehle, Tastendruck oder sichtbare physische Steuerung.

BrainCo bezeichnet das System als die weltweit erste integrierte KI-Entwicklungsplattform für gehirngesteuerte Roboter. Diese Aussage stammt aus der Pressemitteilung des Unternehmens und wurde von unabhängigen Quellen nicht verifiziert.

BrainCo präsentierte auf seinem Stand auf der Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz 2026 Roboter und Embodied-AI-Hardware.

Menschliche Absichten in Roboteraktionen umwandeln

Das Kernprodukt, das BrainCo auf der WAIC ausstellte, ist seine KI-Plattform für gehirngesteuerte Roboter. Diese Plattform soll erkannte neuronale Aktivitäten in für Roboter ausführbare Befehle umwandeln.

Der Arbeitsablauf umfasst drei Hauptphasen:

1. Signalerfassung: Der Benutzer trägt ein EEG-Headset, das die elektrische Aktivität des Gehirns erkennt.
2. Intentionsdekodierung: KI-Algorithmen analysieren die Signale und identifizieren die beabsichtigte Bewegung oder Steuerungshandlung.
3. Roboterausführung: Die dekodierte Absicht wird in Befehle umgewandelt, die der angeschlossene Roboter ausführt.

Laut BrainCo dauert der gesamte Vorgang weniger als 200 Millisekunden.

Auf der Konferenz demonstrierte ein Roboterarm Aufgaben, die eine feine Steuerung erforderten, darunter das Greifen einer Tasse und das Aufheben eines Apfels. Das Unternehmen gab an, dass die Plattform mit verschiedenen handelsüblichen Robotersystemen zusammenarbeiten kann und nicht auf einen einzigen speziellen Roboter beschränkt ist.

Potenziell kompatible Hardwarekategorien umfassen:

• Humanoide Roboter
• Industrie- oder Forschungsroboterarme
• Vierbeinige Roboter
• Andere programmierbare Roboterplattformen

Diese breite Hardwarekompatibilität soll das System besser in bestehende Roboterforschungsumgebungen integrierbar machen.

Neuro-Embodied-AI-Framework

BrainCo bezeichnet die zugrundeliegende Architektur als Neuro-Embodied-AI (Neuroverkörperte Künstliche Intelligenz). Dieses Framework verteilt Aufgaben über drei miteinander verbundene Ebenen.

Zunächst erfasst und dekodiert die Gehirn-Computer-Schnittstelle die Benutzerabsicht. Anschließend interpretiert eine KI-Ebene diese Absicht detaillierter und zerlegt komplexe Ziele in ausführbare Schritte. Schließlich übernimmt das eigene Steuerungssystem des Roboters die physische Ausführung.

Der vereinfachte Ablauf sieht wie folgt aus:

Menschliche Nervensignale
        ↓
Intentionsdekodierung durch Gehirn-Computer-Schnittstelle
        ↓
KI-Aufgabeninterpretation und -planung
        ↓
Robotersteuerung und physische Ausführung

Das Unternehmen betrachtet dieses System als eine Erweiterung seiner bisherigen Arbeit in den Bereichen Gehirn-Computer-Schnittstellen und medizinische Rehabilitation, die nun auf Embodied-AI- und Robotikforschung angewendet wird.

Überbrückung der Datenlücke im Robotertraining

BrainCo stellte auf seinem WAIC-Stand auch die Embodied-AI-Datenerfassungslösung vor. Dieses System soll ein seit langem bestehendes Problem in der Robotik adressieren: den Mangel an qualitativ hochwertigen, realen Daten, um Roboter für die Ausführung komplexer physikalischer Aufgaben zu trainieren.

Roboter benötigen riesige und vielfältige Datensätze, um Aktionen wie die folgenden zu erlernen:

• Falten von Kleidung
• Montieren von Teilen
• Handhaben winziger Objekte
• Verarbeiten zerbrechlicher Materialien
• Durchführen von Aufgaben, die geschickte Handbewegungen erfordern

Die Erfassung solcher Daten ist oft zeitaufwendig und teuer. Ein effektiver Datensatz muss nicht nur die endgültige Aktion des Roboters erfassen, sondern auch menschliche Demonstrationen, Umgebungskontext, Kraft, Position, Timing und Aufgabenabsicht umfassen.

Das Datenerfassungssystem von BrainCo verwendet firmeneigene Hardware, darunter eine rollende Erfassungsplattform mit zwei Armen und hochpräzise Datenhandschuhe. Das Unternehmen gibt an, dass das System drei Arten von Datenquellen erfassen kann:

1. Roboterausführungsdaten
2. Menschliche Demonstrationsdaten
3. Virtuelle Simulationsdaten

Das System kann auch die EEG-Signale des menschlichen Bedieners erfassen. Das bedeutet, dass der Datensatz nicht nur sichtbare Handbewegungen, sondern auch die mit der Absicht des Bedieners verbundene neuronale Aktivität enthält.

BrainCo zufolge bietet diese Kombination eine kontinuierliche Quelle von Trainingsdaten, die auf realen Aufgaben basieren, während gleichzeitig sowohl die physische Ausführung als auch die menschliche Absichtsinformation vollständig erhalten bleiben.

Der Stand präsentierte eine geschickte Roboterhand bei einer Präzisionsmanipulationsaufgabe.

Ein Jahrzehnt der Gehirn-Computer-Schnittstellen-Forschung

BrainCo wurde 2015 gegründet und hat sich im letzten Jahrzehnt auf die Entwicklung nicht-invasiver Gehirn-Computer-Schnittstellentechnologie konzentriert.

Das Unternehmen gibt an, dass sich seine Forschung auf zwei Hauptschwierigkeiten bei der Entwicklung von Gehirn-Computer-Schnittstellen konzentriert: die Erkennung schwacher neuronaler Signale und die präzise Dekodierung dieser Signale zur Identifizierung der Benutzerabsicht. Das übergeordnete Ziel ist es, die Gehirn-Computer-Schnittstellentechnologie aus dem Labor in die Anwendung zu bringen, insbesondere in der Rehabilitation, bei Hilfsgeräten und in der Mensch-Computer-Interaktion.

He Yongzheng, Partner und Senior Vice President von BrainCo, erklärte, dass die Gehirn-Computer-Schnittstellenforschung des Unternehmens dazu beigetragen habe, beabsichtigte Aktionen in Maschinenoperationen umzuwandeln. BrainCo ist der Ansicht, dass die Integration von Gehirn-Computer-Schnittstellen, Künstlicher Intelligenz und Embodied AI die nächste Entwicklungsstufe der Mensch-Roboter-Zusammenarbeit darstellen könnte.

Neben den beiden neuen Entwicklungsplattformen präsentierte BrainCo auf der WAIC 2026 drei weitere Produkte.

Revo 3 Geschickte Hand

Die Revo 3 Geschickte Hand ist ein robotischer Endeffektor mit 21 Freiheitsgraden. Laut BrainCo verfügt das Produkt über eine taktile Wahrnehmung der gesamten Handfläche und eine Greifgenauigkeit im Submillimeterbereich sowie eine Greifkraft von bis zu 70 Newton.

Diese Roboterhand ist für Manipulationsaufgaben gedacht, die eine präzisere Steuerung erfordern, als sie einfache mechanische Greifer bieten.

Intelligente bionische Hand

Die Intelligente bionische Hand von BrainCo ist eine 383 Gramm schwere Prothese. Das Unternehmen gibt an, dass sie neuronale und myoelektrische Signale dekodieren kann, unabhängige Bewegungen aller fünf Finger unterstützt und eine Steuerungsgenauigkeit von 0,1 Grad bietet.

Dieses Gerät spiegelt die Arbeit von BrainCo im Rehabilitationsbereich wider, bei der biologische Signale in Aktionen umgewandelt werden, die den Benutzern direkt helfen.

Intelligentes bionisches Bein

Das Intelligente bionische Bein ist ein künstliches Kniegelenksystem, das mithilfe von Echtzeit-Sensordaten und proprietären Algorithmen seine Bewegung an den Zustand des Benutzers anpasst.

Anstatt einem einzigen, festen Reaktionsmuster zu folgen, ist das System so konzipiert, dass es sich dynamisch anpasst, wenn der Träger seinen Schritt, seine Haltung oder seine Aktivität ändert.

Auch Alexander De Croo, Administrator des Entwicklungsprogramms der Vereinten Nationen, besuchte den BrainCo-Stand und informierte sich über die neuesten Gehirn-Computer-Schnittstellen- und Roboterprodukte des Unternehmens.

Was die Plattform unterstützen soll

Die beiden auf der Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz vorgestellten Systeme adressieren unterschiedliche Aspekte der Roboterentwicklung.

Die KI-Plattform für gehirngesteuerte Roboter konzentriert sich auf die Umwandlung menschlicher Absichten in Roboteraktionen. Die Embodied-AI-Datenerfassungslösung konzentriert sich auf die Erfassung multimodaler Daten, die zum Trainieren und Verbessern von Robotersystemen erforderlich sind.

Zusammen sollen sie die Forschung in folgenden Bereichen unterstützen:

• Mensch-Roboter-Interaktion
• Gehirngesteuerte Assistenzrobotik
• Embodied-AI-Training
• Robotermanipulation
• Dekodierung neuronaler Absichten
• Prothesensteuerung
• Multimodale Roboterdatensätze

Die Ankündigung enthielt keine öffentlichen Preisangaben, Open-Source-Code-Bibliotheken, detaillierte Hardware-Kompatibilitätsanforderungen oder allgemeine Veröffentlichungspläne. Forscher, die an der Plattform interessiert sind, müssen sich für aktuelle Informationen zu Zugang und Integration an BrainCo wenden.

Häufig gestellte Fragen

Was ist die „Brain-to-Robot“-KI-Plattform von BrainCo?

Es handelt sich um ein Forschungssystem, das mithilfe eines EEG-Kopfhörers und KI-Algorithmen die beabsichtigten Bewegungen einer Person entschlüsselt und diese Absicht in Roboterbefehle umwandelt. BrainCo demonstrierte diese Plattform auf der Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz 2026 mit einem Roboterarm.

Wie funktioniert das gehirngesteuerte Robotersystem?

Ein EEG-Kopfhörer erfasst Nervensignale, ein KI-Modell interpretiert die beabsichtigte Bewegung und das Ergebnis wird in Roboterbefehle umgesetzt. Laut BrainCo dauert der gesamte Vorgang weniger als 200 Millisekunden.

Erfordert die Plattform ein implantierbares Gehirn-Computer-Interface?

Die in der Pressemitteilung beschriebene Demonstration verwendete einen leichten, nicht-invasiven EEG-Kopfhörer, der keinen chirurgischen Eingriff zur Implantation eines Gehirn-Computer-Interfaces erforderte.

Welche Roboter können mit der Plattform verwendet werden?

BrainCo gibt an, dass das System für den Einsatz mit einer Reihe kommerzieller Roboter ausgelegt ist, darunter humanoide Roboter, Roboterarme und vierbeinige Roboter. Das Unternehmen hat in der Ankündigung keine vollständige Kompatibilitätsliste veröffentlicht.

Was ist „Neuro-Embodied AI“?

„Neuro-Embodied AI“ ist ein Begriff von BrainCo, der die Verbindung neuronaler Absichtsdekodierung, KI-basierter Aufgabenanalyse und physikalischer Roboterausführung beschreibt. Er verknüpft die vom Benutzer beabsichtigte Aktion mit der vom Roboter ausgeführten Handlung.

Welche Daten sammelt das Embodied-AI-System von BrainCo?

Das Unternehmen gibt an, dass das System Roboterausführungsdaten, menschliche Demonstrationen, virtuelle Simulationsdaten, Daten von hochpräzisen Handschuhen sowie EEG-Signale des menschlichen Bedieners aufzeichnet. Dies kombiniert sichtbare Bewegungen mit Informationen über die beabsichtigte Handlung.

Ist die gehirngesteuerte Roboterplattform bereits kommerziell erhältlich?

Die Pressemitteilung enthielt keine öffentlichen Preise oder ein allgemeines Markteinführungsdatum. Forscher und Robotikteams sollten sich direkt an BrainCo wenden, um Informationen über aktuellen Zugang, Hardwareunterstützung und Bereitstellungsanforderungen zu erhalten.

Wurde die Behauptung „weltweit erste“ unabhängig verifiziert?

Der Quellartikel enthielt keine unabhängige Verifizierung. Die Behauptung stammt aus BrainCos eigener Unternehmensankündigung und sollte als Produktaussage des Unternehmens verstanden werden.

Verwandte Tools

• BrainCo – Offizielle Website des Unternehmens für Gehirn-Computer-Schnittstellen, Rehabilitation und Neurotechnologieprodukte.
• BrainCo Entwicklerdokumentation – BrainCo-Entwicklerportal mit SDK-Dokumentation und technischen Ressourcen.
• ROS 2 – Ein offenes Middleware-Framework für Robotik, das häufig zur Verbindung von Sensoren, Software und Roboterhardware verwendet wird.
• MoveIt 2 – Open-Source-Bewegungsplanungsframework für Roboterarme und Manipulationssysteme.
• Gazebo – Robotersimulationsplattform zum Testen von Roboter verhalten und -umgebungen.
• NVIDIA Isaac Sim – Simulationsumgebung für Robotikentwicklung und synthetische Trainingsdatengenerierung.

Verwandte Links

• Offizielle PR Newswire-Pressemitteilung – Vollständige Pressemitteilung von BrainCo vom 17. Juli 2026.
• BrainCo Offizielle Website – Offizielle Informationen über das Unternehmen und seine Neurotechnologiearbeit.
• BrainCo Englische Unternehmenswebsite – Englischer Überblick über BrainCos Gehirn-Computer-Schnittstellentechnologie und -lösungen.
• Überblick zur Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz 2026 – Shanghais offizielle Einführung zur Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz 2026.
• ROS 2 Dokumentation – Offizielle Dokumentation des ROS 2 Robotik-Software-Ökosystems.
• MoveIt 2 Dokumentation – Offizieller Leitfaden für Roboterbewegungsplanung und -manipulation.
• Gazebo Dokumentation – Offizielle Dokumentation des Gazebo-Robotersimulators.

Zusammenfassung

Auf der Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz 2026 stellte BrainCo eine Plattform vor, die nicht-invasive, auf EEG basierende Absichtsdekodierung mit Roboterausführung verbindet. Das System erfasst Nervensignale, interpretiert die beabsichtigten Bewegungen mit KI und wandelt das Ergebnis in Roboterbefehle um – der gesamte Vorgang dauert laut Unternehmen nicht mehr als 200 Millisekunden.

BrainCo präsentierte außerdem einen Embodied-AI-Datenerfassungsansatz, der Roboterausführung, menschliche Demonstrationen, Simulationen, Datenhandschuhmessungen und EEG-Signale integriert. Ziel ist es, umfangreichere Datensätze für das Training von Robotern zur Bewältigung komplexer physikalischer Aufgaben bereitzustellen.

Die Ankündigung hob zudem BrainCos Revo 3 Geschicklichkeitshand, die intelligente bionische Hand und das intelligente bionische Bein hervor. Allerdings enthielt die Ankündigung keine öffentlichen Preise, keine Angaben zur breiten Verfügbarkeit, keine detaillierten Kompatibilitätsinformationen und keine unabhängige Verifizierung der vom Unternehmen aufgestellten Behauptung „weltweit erste“.

Der Kernansatz besteht darin, in einem Forschungsarbeitsablauf menschliche Absicht, KI-Analyse, Roboterhandlung und Trainingsdatenerfassung miteinander zu verbinden.