SupraTix bringt agentische KI mit SupraWorx und NVIDIA Jetson in die physische Welt

Agentische KI wird physisch.

Doch damit künstliche Intelligenz in Laboren, Produktionsanlagen, Serviceprozessen oder Bildungssystemen tatsächlich handeln kann, reicht ein leistungsfähiges Modell allein nicht aus. Es braucht Sensorik, Unternehmenswissen, überprüfbare Entscheidungen, kontrollierte Workflows, sichere Geräteschnittstellen und einen verlässlichen Betrieb über den gesamten Lebenszyklus.

Genau an dieser Stelle verbindet SupraTix die NVIDIA-Jetson-Plattform mit SupraWorx. NVIDIA liefert die Rechenleistung und den Edge-AI-Stack. SupraWorx ergänzt die operative Ebene: Geräteverwaltung, Datenräume, Wissensgraphen, Agenten, Workflows, Benutzerrechte, Updates und konkrete Anwendungen für Unternehmen.

Mit JetPack 7.2 steht dafür eine neue technische Grundlage bereit. Die Version unterstützt Jetson Orin und Jetson Thor, basiert auf Jetson Linux 39.2 mit Ubuntu 24.04, CUDA 13.2.1 und TensorRT 10.16.2 und umfasst offizielle Yocto-Unterstützung, Jetson Agent Skills sowie die Ein-Kommando-Bereitstellung von NVIDIA NemoClaw. Multi-Instance GPU auf Jetson Thor ist zunächst als Technology Preview verfügbar.

Tobias Göcke, Geschäftsführer der SupraTix GmbH: Agentische KI schafft für Unternehmen erst dann einen messbaren Nutzen, wenn sie nicht nur antwortet, sondern in einem kontrollierten Prozess wahrnimmt, versteht, entscheidet, dokumentiert und handelt. SupraWorx verbindet lokale NVIDIA-Rechenleistung mit Unternehmenswissen, sicheren Workflows und realer Hardware – modular, nachvollziehbar und ohne dauerhafte Abhängigkeit von der Cloud.

Von der KI-Rechenplattform zum Betriebssystem für reale Arbeit

SupraTix setzt den NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit als Referenzplattform für anspruchsvolle lokale KI-Anwendungen ein. Das System bietet laut NVIDIA bis zu 2.070 TFLOPS FP4-Sparse-Rechenleistung, 128 GB LPDDR5X-Arbeitsspeicher mit 273 GB/s Bandbreite, 1 TB NVMe-Speicher und einen konfigurierbaren Leistungsbereich von 40 bis 130 Watt. Zu den Schnittstellen gehören unter anderem 5-Gigabit-Ethernet, QSFP28 für bis zu viermal 25 Gigabit Ethernet, USB und CAN.

Thor ist damit insbesondere für Anwendungen interessant, bei denen mehrere KI-Modelle und Datenströme gleichzeitig verarbeitet werden: Mehrkamera-Vision, Sprachverarbeitung, Übersetzung, multimodale Agenten, Robotik, Simulation oder industrielle Inspektion. Für kompaktere und kostenoptimierte Systeme sieht SupraTix weiterhin Jetson-Orin-Profile vor.

Für die spätere Produktisierung plant SupraTix eine eigene Hardwarekonfiguration mit Carrier Board beziehungsweise kundenspezifischer Leiterplatte. Sie soll lokale NVMe-Speicher, Ethernet, CAN, USB, GPIO, UART, I²C, SPI und MIPI-CSI mit industrieller Kamera-, Audio- und Sensorperipherie verbinden. Ergänzt wird die Plattform je nach Einsatzgebiet durch kontrollierte Beleuchtung, RGB- und Tiefenkameras, Mikrofontechnik, Greifer, Aktoren, Sicherheitssteuerungen und lokale Bedienoberflächen.

Im SupraWorx existieren bereits getrennte Installations- und Betriebswege für Jetson Thor und Jetson Orin. Dazu gehören lokale GPU-Prüfungen, persistente Web-, WebSocket- und Hintergrunddienste, PostgreSQL, Redis, ein optionaler WLAN-Zugangspunkt, Health- und Readiness-Prüfungen sowie Updatepfade für Edge-Systeme.

Wahrnehmen: Kameras, Sprache, Sensorik und Maschinenzustände

Die erste Ebene der SupraTix-Architektur verbindet die KI mit der physischen Umgebung. Kameras erfassen Bauteile, Proben, Bewegungen und Qualitätsmerkmale. Mikrofone liefern Sprache und Umgebungsgeräusche. Maschinen und Anlagen stellen Prozesswerte, Zustände und Ereignisse über APIs, OPC UA, CAN oder andere industrielle Schnittstellen bereit.

Die Daten werden möglichst dort verarbeitet, wo sie entstehen. Das reduziert Übertragungswege und Latenzen und ermöglicht Anwendungen auch dann, wenn keine stabile Internetverbindung vorhanden ist. Nach einer kontrollierten Installation kann SupraWorx seine Dienste beim Systemstart automatisch wiederherstellen, lokale Benutzer über einen eigenen WLAN-Zugangspunkt anbinden und den Betriebszustand über Readiness-Prüfungen nachweisen. Eine vollständig unbeaufsichtigte Ersteinrichtung eines fabrikneuen Jetson-Geräts ist davon zu unterscheiden und im aktuellen Stand noch nicht umgesetzt.

Verstehen: DataHub, SupraGraph und AI Workbench

Rohdaten allein erzeugen noch keinen wirtschaftlichen Nutzen. SupraWorx ordnet Bilder, Dokumente, Messwerte, Prozessinformationen und Ereignisse deshalb einem fachlichen Kontext zu. Der DataHub übernimmt die strukturierte Zuordnung von Geräte- und Sensordaten zu kontrollierten Datensätzen und Assets. Der SupraGraph bildet Zusammenhänge zwischen Maschinen, Bauteilen, Prozessen, Personen, Kompetenzen, Dokumenten und Regeln ab. Dadurch kann ein Agent nicht nur erkennen, was auf einem Bild zu sehen ist, sondern auch verstehen, zu welchem Auftrag, Prozessschritt, Gerät oder Qualitätsmerkmal die Beobachtung gehört.

Die AI Workbench bildet die Verarbeitungskette von der Eingabe bis zur überprüfbaren Ausgabe ab: Trigger, Normalisierung, Spracherkennung, PII-Maskierung, Chunking, Embedding und Indexierung, Retrieval, Reranking, Generierung und Telemetrie. Die dokumentierte Architektur kombiniert Vektor- und Schlüsselwortsuche, versieht Antworten mit Quellen und kann Konfidenz, Kosten und Latenz als Metadaten erfassen.

Planen: SupraAgent orchestriert spezialisierte KI-Fähigkeiten

Auf der Wissens- und Datenebene arbeitet SupraAgent als agentische Orchestrierungsschicht. Anstatt jede Aufgabe an ein einziges großes Modell zu senden, können spezialisierte Agenten für Retrieval, Verifikation, Planung, Werkzeuge und Synthese zusammenarbeiten.

Der aktuelle SupraAgent ist als Agenten-Orchestrator umgesetzt. Er unterstützt hybride Suche über einen lokalen HNSW-Index und Qdrant, begrenzt gleichzeitig laufende Aufträge, kann spezialisierte Akteure über Ray ausführen und blockiert nicht verifizierte Evidenz, bevor diese in einen Prompt gelangt. Fällt ein externer Vektordienst aus, ist ein lokaler Rückfallpfad vorgesehen. Metriken erfassen unter anderem Retrieval-Latenz, Warteschlangentiefe, Provenienzabdeckung und den Anteil blockierter, nicht verifizierter Quellen.

NVIDIA NemoClaw kann auf JetPack 7.2 als zusätzlicher Agentenbaustein installiert werden. In der SupraTix-Architektur ersetzt NemoClaw jedoch nicht die fachliche und organisatorische Ebene von SupraWorx. SupraAgent, SupraGraph und AI Workbench kontrollieren weiterhin Mandantenkontext, Berechtigungen, Unternehmenswissen, Prozessregeln, Belege und die Freigabe von Werkzeugen. Eine konkrete NemoClaw-Integration wird hardware- und anwendungsbezogen qualifiziert, anstatt sie pauschal für alle Systeme vorauszusetzen.

Handeln: Shortcuts, API Gateway und Device Objects Manager

Damit aus einer KI-Ausgabe eine kontrollierte Handlung wird, verbindet SupraWorx Agenten mit Shortcuts, der AI Workbench, dem API Gateway und dem Device Objects Manager.

Shortcuts reagieren auf Formular-, Chat-, API-, Zeitplan- oder Geräteereignisse und überführen sie in definierte Abläufe. Das API Gateway stellt kontrollierte Schnittstellen zu Maschinen, Robotern, Unternehmenssystemen oder externen Diensten bereit. Aktionen werden damit nicht direkt von einem Sprachmodell ausgeführt, sondern durch fachlich begrenzte, authentifizierte und protokollierte Schnittstellen geleitet.

Der Device Objects Manager verwaltet Geräteidentitäten, Hardware- und Softwareversionen, technische Eigenschaften, Rollen, DataHub-Zuordnungen, Geräteaufträge und Updateberechtigungen. Das Datenmodell unterstützt außerdem digitale Produktpässe, Asset Administration Shells und gerätegebundene Compute-Aufträge. Gerätezugangsdaten werden als kryptografische Prüfsummen gespeichert; Rohgeheimnisse sind nur während der kontrollierten Bereitstellung verfügbar.

Für Jetson Orin verfügt SupraWorx über einen gerätegebundenen Updatepfad mit signierten Archiven, steigenden Sequenznummern, Plattformprüfungen, Allowlisting von Downloadquellen und automatischem Rollback. Fehlgeschlagene Archive werden anhand ihres Digests unter Quarantäne gestellt, damit sie nicht wiederholt einen Ausfall verursachen. Für Jetson Thor existiert ein gestaffelter Dienstneustart und Readiness-Prüfung.

SpeakSphere: Lokale Sprach-KI für mehrsprachige Zusammenarbeit

SpeakSphere überträgt das Konzept agentischer Edge-KI auf Sprache und Kommunikation. Audio wird lokal transkribiert, übersetzt, auf Wunsch synthetisiert und mit unternehmensspezifischem Wissen angereichert. Der aktuelle Backend-Vertrag verbindet mandantengebundene mobile Authentifizierung, WebSocket-Zugänge, lokale Modellverzeichnisse, GraphRAG-gestützte Übersetzung, Qualitätsprüfungen, optionale Sprachausgabe und signierte Workbench-Belege.

Als lokale Modelle sind unter anderem faster-whisper für die Transkription und NLLB-200 für Übersetzung vorgesehen. Die Modellstände werden vorab auf dem Gerät bereitgestellt; produktive Anfragen laden keine Modelle während der Verarbeitung aus dem Internet nach.

Die Thor-Architektur kombiniert mit SupraWorx unterstützt bis zu 25 Audiokanäle und 24 Zielsprachen. Dazu müssen Parallelität, Ende-zu-Ende-Latenz, Speicherbelegung, Quantisierung und GPU-Scheduling unter realistischen Bedingungen vermessen werden. Erst nach diesen Benchmarks sollte die maximale Kanal- und Sprachenzahl als garantierte Produktleistung kommuniziert werden.

Auf dieser Grundlage kann SpeakSphere Besprechungen, Schulungen, Serviceeinsätze, Behördenkommunikation und mehrsprachige Arbeitsprozesse lokal unterstützen. Unternehmenswissen bleibt dabei über SupraAgent und SupraGraph in den jeweiligen Mandanten- und Produktkontext eingebunden.

AINA LabCoBot: Agentische KI trifft Laborrobotik

Mit AINA LabCoBot verbindet SupraTix die Plattform mit physischer Laborautomation. Die aktuelle Hardwarearchitektur umfasst einen xArm Lite6, anwendungsspezifische Greifer, eine am Roboter montierte sowie eine stationäre Luxonis-OAK-RGB-/Tiefenkamera, kontrollierte Beleuchtung, QR-basierte Probenidentifikation und eine Touchscreen-Bedienoberfläche.

Jetson AGX Thor ist für rechenintensive Mehrkamera-Wahrnehmung, Objekterkennung, multimodale Inferenz, Demonstrationsauswertung, Modelltraining und Bedienoberfläche im Einsatz. Auch die deterministische Robotersteuerung und alle sicherheitsrelevanten Funktionen sind umgesetzt und zusätzlich mit zwei weiteren Sicherheitssystemen versehen.

Der Device Objects Manager stellt bereits gerätegebundene Schnittstellen für Readiness, Zeitreihen, Aufträge, Auftragsstatus, OTA-Zuweisung und Updateberichte bereit. DataHub-Bindungen ordnen eingehende Bilder und Messungen kontrollierten Datensätzen und Assets zu. Unvollständig konfigurierte Geräte werden dabei nicht stillschweigend akzeptiert, sondern schlagen geschlossen fehl.

Entscheidend ist die Sicherheitsgrenze: Eine KI-Bewertung erhält keine unmittelbare Bewegungsautorität. Die vorhandene Robot-Safety-Schnittstelle speichert signierte Konsistenzbewertungen. Freigaben, Geschwindigkeits- und Arbeitsraumbegrenzungen, Not-Halt, Schutzeinrichtungen und die sichere Robotersteuerung sind zusätzlich in dafür geeigneten, deterministischen Komponenten.

Industrielle Inspektion: Vom erkannten Fehler zur kontrollierten Reaktion

In einer industriellen Inspektionslösung übernimmt die Kamera zunächst die Erfassung eines Bauteils oder Prozesszustands. Ein lokales Vision-Modell erkennt Abweichungen. Der DataHub speichert Bild, Messwerte, Modellversion und Kontext. SupraGraph verknüpft die Beobachtung mit Auftrag, Maschine, Material, Prüfplan und früheren Ereignissen.

SupraAgent kann anschließend passende Arbeitsanweisungen, Qualitätsregeln und historische Ursachenanalysen abrufen. Ein Shortcut erstellt beispielsweise einen Prüfauftrag, hält ein betroffenes Los zurück, informiert die zuständige Person oder fordert eine zweite Messung an. Erst wenn die definierte Berechtigung und Prozessregel erfüllt sind, wird eine weitergehende Aktion an ein Maschinen- oder Unternehmenssystem übergeben.

Damit entsteht nicht nur eine Bildklassifikation, sondern ein nachvollziehbarer Prozess von der Wahrnehmung über die fachliche Bewertung bis zur dokumentierten Reaktion.

SimulateOS und openReactor: Agenten für Prozesse und digitale Zwillinge

Mit SimulateOS und openReactor überträgt SupraTix den Ansatz auf Prozessmodelle und digitale Zwillinge. Sensorwerte, Versuchsreihen, Kalibrierungen und Simulationsmodelle können miteinander verknüpft und versioniert werden. Shortcuts und Celery planen Kalibrierungsabläufe, während neue Modelle erst nach einem Vergleich mit Referenz- oder Labordaten aktiviert werden. Schlägt eine Validierung fehl, bleibt die bisherige Kalibrierung erhalten.

Für hybride Anlagenarchitekturen beschreibt das Repository eine containerisierte Aufteilung von Gateway, OPC-UA-Kommunikation und Simulation. Cloud- und Vor-Ort-Komponenten können über private Verbindungen gekoppelt werden; lokale Simulationsserver bilden einen Rückfallpfad bei unterbrochener Internetverbindung.

Agentische KI kann hier Messabweichungen erklären, Kalibrierungen vorbereiten, Simulationen vergleichen und Optimierungsvorschläge erzeugen. Änderungen an realen Sollwerten bleiben jedoch an Rollen, Freigaben und technische Sicherheitsgrenzen gebunden.

Maschinen werden zu Lernorten

Die Verbindung von Hardware und SupraWorx endet nicht bei der Automation. Messbare Arbeitsergebnisse können auch als Kompetenznachweise dienen.

Ein Gerät oder Simulator kann beispielsweise erfassen, dass eine Person eine Aufgabe unter definierten Qualitätsbedingungen mehrfach erfolgreich ausgeführt hat. Über API Gateway, UpskillManager und Smart Learning lassen sich solche Nachweise mit Kompetenzmodellen und Handlungsanker verbinden. Das im SupraWorx umgesetzte Konzept sieht dafür signierte Evidenz, offene Formate wie Open Badges und Verifiable Credentials sowie Offline-Pufferung vor. Es handelt sich derzeit um einen Implementierungsbauplan und nicht um eine vollständig freigegebene Ende-zu-Ende-Produktion.

Damit verbindet SupraTix physische KI mit Lernen: Maschinen automatisieren nicht nur Arbeit, sondern können nachvollziehbar sichtbar machen, welche Kompetenzen Menschen in realen Prozessen aufgebaut haben.

Mehr KI vor Ort, weniger Cloud-Abhängigkeit

SupraTix verfolgt keinen pauschalen „Cloud oder Edge“-Ansatz. Die Plattform entscheidet abhängig von Daten, Latenz, Kosten und Verfügbarkeit, welche Verarbeitung lokal erfolgt und welche zentral bereitgestellt wird.

Personenbezogene Audio- oder Bilddaten, zeitkritische Robotik und kontinuierliche Sensorströme können lokal verarbeitet werden. Zentrale Dienste übernehmen bei Bedarf organisationsübergreifende Datenräume, Flottensteuerung, Softwareverteilung oder rechenintensive Analysen. Lokale Modelle und Datenbestände bleiben auch bei einer unterbrochenen Verbindung verfügbar.

Jetson Thor ist für speicher- und rechenintensive Multimodalanwendungen vorgesehen. Jetson Orin kann kompaktere Inferenzaufgaben übernehmen. Quantisierung, Modellwahl und Speicheroptimierung werden dabei nicht als einmalige Entwicklungsentscheidung behandelt, sondern als Bestandteil der AI Workbench und des laufenden Gerätebetriebs.

Physische KI braucht mehr als ein leistungsfähiges Modell

Produktive agentische KI muss nicht nur intelligent, sondern auch beherrschbar sein. Dazu gehören:

• eindeutig registrierte Geräte und Benutzer,

• nachvollziehbare Daten- und Modellversionen,

• rollenbasierte Freigaben,

• verifizierte Wissensquellen,

• begrenzte Werkzeuge und Schnittstellen,

• signierte Updates und definierte Rollbacks,

• Health Checks und Betriebsprotokolle,

• sowie eine klare Trennung zwischen KI und funktionaler Sicherheit.

SupraWorx verbindet diese Anforderungen in einer modularen Plattform. Unternehmen können mit einem einzelnen Anwendungsfall beginnen und dieselbe technische Grundlage später auf weitere Geräte, Standorte und Prozesse übertragen.

Was als Nächstes kommt

Die nächste Ausbaustufe umfasst die hardwarebezogene Qualifizierung von SupraWorx für JetPack 7.2, die Bewertung von NemoClaw als ergänzendem Agentenruntime, reproduzierbare Performance-Benchmarks sowie die Integration weiterer Kamera-, Audio- und Industrieschnittstellen.

Parallel entwickelt SupraTix die Produktarchitektur für kundenspezifische Carrier Boards, lokale NVMe-Modellspeicher und robuste thermische Lösungen. Passive beziehungsweise lüfterlose Kühlung bleibt ein Entwicklungsziel für geeignete Leistungsprofile; sie muss unter realen Umgebungstemperaturen, Dauerlasten und Gehäusebedingungen verifiziert werden.

Für AINA LabCoBot stehen Mehrkamera-Wahrnehmung, Hand-Auge-Kalibrierung, Demonstrationsdaten und kontrollierte Robotik-Workflows im Mittelpunkt. Bei SpeakSphere geht es um reproduzierbare Parallelität und niedrige Ende-zu-Ende-Latenz. Für Inspektion und Prozessautomation werden Vision, Sensorfusion, digitale Zwillinge und nachvollziehbare Agentenentscheidungen zu standardisierten SupraWorx-Bausteinen verbunden.

Die Ära der physischen KI beginnt nicht mit einem Roboter, der alles allein entscheidet. Sie beginnt mit Systemen, die Wahrnehmung, Wissen und Handlung kontrolliert miteinander verbinden.

NVIDIA Jetson liefert die Rechenplattform. SupraWorx macht daraus einen sicheren, lernenden und unternehmensfähigen Prozess.