# MIT Microrobotics-Team setzt KI-Flugsteuerung ein, die die Geschwindigkeit von Insektendrohnen um 450 Prozent steigert

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Section: Drones & Robots (https://technewslist.com/de/drones-robotics)
Author: TechNewsList
Language: de
Published: 2026-09-24T06:01:58.169+00:00
Updated: 2026-09-24T06:01:58.315706+00:00

> MIT-Forscher stellten einen neuronalen Flugcontroller mit künstlicher Intelligenz vor, der die Geschwindigkeit von Insektenrobotern um 450 Prozent erhöht und akrobatische Erholung auf engstem Raum ermöglicht.

## TL;DR
- Forscher des MIT Soft and Micro Robotics Laboratory haben einen KI-gesteuerten Flugcontroller für Drohnen im Insektenmaßstab entwickelt.
- Der neue neuronale Controller steigerte die maximale horizontale Fluggeschwindigkeit um 450 Prozent und die Beschleunigung um 250 Prozent.
- Das Mikro-Luftfahrzeug vollführte zehn aufeinanderfolgende Saltos in 11 Sekunden und zeigte eine robuste Erholung der Böen.

## Key points
- Der Durchbruch wurde am 23. September 2026 veröffentlicht und markiert die höchste Flugagilität, die jemals in der Subgramm-Mikrorobotik erreicht wurde.
- Die zweistufige neuronale Steuerungsrichtlinie trennt die akrobatische Planung auf hohem Niveau von hochfrequenten Flügelantriebsbefehlen im Submillisekundenbereich.
- Piezoelektrische dielektrische Elastomeraktoren schlagen mit Frequenzen über 400 Hertz mit den Flügeln unter sensorischer Rückmeldung im geschlossenen Regelkreis.
- Robustheitsexperimente bestätigten, dass der Insektenroboter nach einer Kollision mit Hindernissen innerhalb von 220 Millisekunden seine Fluglagestabilität wiedererlangt.
- Ingenieure planen, Schwärme dieser Mikrodrohnen zur städtischen Suche und Rettung in eingestürzten Trümmern einzusetzen, wo Standard-UAVs nicht hineinpassen.

## Was passiert ist

In einem großen Triumph für bioinspirierte Mikrorobotik stellte ein Ingenieurteam am Soft and Micro Robotics Laboratory des Massachusetts Institute of Technology am 23. September 2026 eine bahnbrechende neuronale Flugsteuerungsarchitektur vor. Das neue künstliche Intelligenzsystem erweitert die aerodynamischen Fähigkeiten von Flugrobotern im Subgramm-Insektenmaßstab dramatisch und erhöht die maximale Vorwärtsfluggeschwindigkeit um 450 Prozent und die Beschleunigung um 250 Prozent im Vergleich zu herkömmlichen Proportional-Integral-Derivativ-Steuerungen.

Der Miniatur-Roboterflieger – der etwa so viel wie eine Honigbiene wiegt – wurde in Laborflugarenen unter Hochgeschwindigkeits-Bewegungsverfolgungskameras demonstriert und führte komplexe akrobatische Manöver aus, die zuvor für Subgramm-Fahrzeuge unmöglich galten. Der Roboter absolvierte in nur 11 Sekunden zehn aufeinanderfolgende Saltos in voller Länge, behielt die präzise Schwebestabilität bei turbulenten Windzügen bei und stellte nach absichtlichen physischen Stößen zuverlässig das Gleichgewicht wieder her.

![MIT Great Dome-Campus](https://rkhynbcsbnkkcwgexzwg.supabase.co/storage/v1/object/public/media/api/1790227586666-yq0np0-mit-insect-robot-ai-flight-controller-agility-2026-09-24-morning-inside-1-8b3429a756.webp)
*Der Campus des Massachusetts Institute of Technology in Cambridge dient als Testgelände für bahnbrechende Mikrorobotik-Innovationen.*

Unter der Leitung von außerordentlichem Professor Kevin Chen zeigten die Forscher, dass künstliche neuronale Strategien, die in physikalischen Simulationen trainiert werden, die nichtlinearen aerodynamischen Instabilitäten überwinden können, die dem Schlagflug mit niedriger Reynolds-Zahl innewohnen, und einen neuen globalen Leistungsstandard für Mikroluftrobotik setzen.

## Warum es wichtig ist

Herkömmliche kommerzielle Multirotor-Drohnen, wie zum Beispiel Quadrocopter, stoßen an physikalische Skalierungsgrenzen, die sie daran hindern, in eng begrenzten oder gefährlichen Katastrophengebieten zu operieren. Wenn Propeller unter einige Zentimeter schrumpfen, sinkt die aerodynamische Effizienz und die Anfälligkeit für Windturbulenzen steigt. Im Gegensatz dazu nutzen biologische Insekten Schlagflügel, die von einer elastischen, elastischen Muskulatur angetrieben werden und es ihnen ermöglichen, durch verfilztes Laub zu navigieren und Kollisionen unbeschadet zu überstehen.

Aufgrund extremer Rechenbeschränkungen stellt die Nachbildung der Agilität von Insekten jedoch seit Jahrzehnten eine Herausforderung für Robotiker dar. Ein Mikroroboter mit einem Gewicht von weniger als einem Gramm kann nicht die schweren Mikroprozessoren, GPU-Beschleuniger oder Multisensor-Suiten tragen, die normalerweise von autonomen Drohnen in voller Größe verwendet werden. Durch die Entwicklung einer leichten neuronalen Richtlinie, die innerhalb von Mikrosekundenzyklen auf Mikrocontrollern mit extrem geringem Stromverbrauch ausgeführt wird, hat das MIT-Team den rechnerischen Engpass überwunden.

Für Notfallteams und Bauingenieure versprechen diese Mikroroboter einen beispiellosen Zugang. Schwärme bioinspirierter Insektendrohnen könnten in eingestürzte Gebäudeschutt, Industriepipelines oder Eindämmungszonen für Chemikalien eindringen, um Überlebende aufzuspüren und Giftgaskonzentrationen in Räumen zu kartieren, die für Hunde, Menschen oder Rover auf Rädern völlig unzugänglich sind.

## Technische Details

Das Roboterinsekt nutzt weiche künstliche Muskeln, die aus mit Kohlenstoffnanoröhren beschichteten dielektrischen Elastomeraktoren bestehen. Wenn elektrische Hochspannungsfelder angelegt werden, zieht sich das Elastomer zusammen und treibt winzige Flügel aus Kohlefaser an, die mit Frequenzen über 400 Hertz schlagen. Diese weichen Aktuatoren weisen eine enorme Energiedichte und mechanische Haltbarkeit auf und überstehen Millionen von Kompressionszyklen ohne Materialermüdung.

Der zentrale Durchbruch liegt in der zweistufigen hybriden neuronalen Kontrollpolitik. Hochgeschwindigkeitsschlag erzeugt eine komplexe Wirbelablösung, die herkömmliche lineare Differentialgleichungen nicht genau modellieren können. Die MIT-Forscher gingen diesem Problem entgegen, indem sie Verstärkungslernen in einer massiv parallelisierten GPU-Aerodynamiksimulation einsetzten und die Richtlinie über Hunderttausende simulierter Böen- und Kollisionsszenarien trainierten.

![Prüfstand für Kleinstluftfahrzeuge](https://rkhynbcsbnkkcwgexzwg.supabase.co/storage/v1/object/public/media/api/1790227589893-ny27bs-mit-insect-robot-ai-flight-controller-agility-2026-09-24-morning-inside-2-13ddc84e2e.webp)
*Experimentelle Prüfstände für Mikroluftfahrzeuge bewerten den Luftwiderstand, die Flügelelastizität und die Leistungsumwandlung unter simuliertem Luftstrom.*

Um die resultierende Richtlinie auf Hardware auszuführen, wurde das neuronale Netzwerk in eine spärliche Festkomma-Suchmatrix destilliert, die auf einem benutzerdefinierten anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreis mit 15 Milligramm ausgeführt wird. Der Controller arbeitet mit einer erstaunlichen Schleifenfrequenz von 1.200 Hertz und passt die Spannungsamplitude und den Phasenversatz jedes einzelnen Flügelmuskels in Intervallen unter einer Millisekunde an.

## Auswirkungen auf Markt und Branche

Die Veröffentlichung hat sowohl Verteidigungsbehörden als auch kommerzielle Robotik-Konsortien motiviert. Organisationen wie die Defense Advanced Research Projects Agency und die Federal Emergency Management Agency haben unmittelbares Interesse an der Finanzierung feldtauglicher Prototypen für gefährliche Aufklärungs- und städtische Such- und Rettungseinsätze bekundet.

Im kommerziellen Sektor bewerten Präzisionslandwirtschafts- und Umweltüberwachungsunternehmen die Technologie für die automatisierte Gewächshausbestäubung. Da natürliche Bestäuberpopulationen starken ökologischen Belastungen ausgesetzt sind, stellen autonome Mikroroboterschwärme, die in der Lage sind, sanft mit empfindlichen Pflanzenblüten zu interagieren, eine tragfähige langfristige Strategie zum Schutz der Landwirtschaft dar.

Darüber hinaus beeinflussen die Steuerungsalgorithmen bereits die breitere Drohnenindustrie. Kommerzielle Quadcopter-Hersteller untersuchen, ob die zweistufige neuronale Politik angepasst werden kann, um die Böenunterdrückung bei Lieferdrohnen zu verbessern, die durch turbulente städtische Windkorridore navigieren.

## Worauf man als Nächstes achten sollte

Der wichtigste technische Meilenstein, der für das MIT-Forschungsteam vor uns liegt, ist der Übergang von der kabelgebundenen externen Stromversorgung zum völlig autonomen, ungebundenen Flug. Derzeit empfängt der Mikroroboter Strom- und Steuersignale über eine mikroskopisch kleine Kupferdrahtleine. Das Team integriert Mikrophotovoltaikzellen und Festkörper-Zink-Luft-Mikrobatterien, um bis Mitte 2027 den ungebundenen Schwebeflug zu demonstrieren.

Forscher beschäftigen sich auch mit der Sinneswahrnehmung an Bord. In kommenden Experimenten werden laserstrukturierte optische Flusssensoren mit einem Gewicht von weniger als 10 Milligramm getestet, um dem Mikroroboter autonome Fähigkeiten zur Hindernisvermeidung in Umgebungen ohne GPS zu verleihen.

Schließlich plant das Team, Anfang 2027 detaillierte Flugmechanikdaten auf der IEEE International Conference on Robotics and Automation vorzustellen, wo Kooperationsrahmen mit kommerziellen Luft- und Raumfahrtpartnern formalisiert werden sollen.

## Quellen

* [MIT News Office – AI Controller ermöglicht agilen Kunstflug in Insektenrobotern](https://news.mit.edu/2026/ai-controller-insect-scale-flying-robots-somersaults-0923)
* [ScienceDaily – MIT Insect Drone AI Controller vervielfacht Agilität und Geschwindigkeit](https://www.sciencedaily.com/releases/2026/09/mit-insect-robot-ai-controller.htm)
* [IEEE Robotics and Automation Society – Neural Flight Control Benchmarks for Insect-Scale Flatter Vehicles](https://www.ieee-ras.org/publications/t-ro/highlights/2026/insect-scale-neural-flight-control)

Mentions: Massachusetts Institute of Technology, Kevin Chen, Labor für Soft- und Mikrorobotik, Aktuatoren aus dielektrischem Elastomer, IEEE Robotics and Automation Society

## Sources
- [MIT-Nachrichtenbüro](https://news.mit.edu/2026/ai-controller-insect-scale-flying-robots-somersaults-0923)
- [ScienceDaily](https://www.sciencedaily.com/releases/2026/09/mit-insect-robot-ai-controller.htm)
- [IEEE Robotics and Automation Society](https://www.ieee-ras.org/publications/t-ro/highlights/2026/insect-scale-neural-flight-control)