Von echten Handgriffen zu Trainingsdaten.

Modelle für körperliche Arbeit werden bis heute überwiegend im Labor trainiert: aufgeräumte Tische, gleichbleibendes Licht, ein Greifer, ein Werkstück. Auf einer Baustelle stimmt davon nichts. Das Werkzeug sitzt schief, das Licht kommt von der Stirnlampe, das Bauteil klemmt, und der entscheidende Handgriff ist der, mit dem jemand einen Fehler wieder ausbügelt. Genau dieser Teil fehlt in fast allen vorhandenen Datensätzen.

Wir schicken keine Kamerateams. Die Person, die die Arbeit ohnehin macht, trägt eine Kamera am Kopf oder an der Brust und nimmt den vereinbarten Arbeitsschritt auf – im laufenden Auftrag, ohne zusätzlichen Termin, ohne nachgestellte Szenen. Zu jedem Projekt gehört eine kurze Aufnahmevorgabe, damit die Aufnahmen untereinander vergleichbar bleiben.

Die Perspektive stimmt: Ein Roboter sieht die Welt aus der Nähe seiner Greifhand, nicht aus der Ecke des Raums. Die Bedingungen stimmen: echtes Licht, echter Staub, echte Enge. Und die Fehler sind drin. Ein bewusst gehaltener Anteil des Materials zeigt Versuche, die misslingen, und wie sie korrigiert werden – genau das, was ein Modell braucht, um sich zu erholen, statt stehen zu bleiben.

Der schwierige Teil ist nicht die Technik, sondern der Zugang: ausgebildete Leute in echten Gewerken, die bereit sind mitzumachen, dazu die Erlaubnis für den Ort, an dem gefilmt wird. Dieses Netz baut man über Jahre und über Vertrauen auf, nicht über einen Einkauf. Rechte, Einwilligungen und Herkunft jeder Aufnahme werden vom ersten Tag an mitgeführt, statt nachträglich zusammengesucht.

Versionierte, unveränderliche Datensätze mit Episodenmanifest, Annotationen und vollständiger Herkunftsangabe – lizenzierbar aus dem Katalog oder als Auftrag für eine bestimmte Aufgabe erhoben. Jede Episode trägt ihren Aufnahmekontext, die Version der Aufnahmevorgabe und ihre Verarbeitungsgeschichte, damit ein Trainingslauf jederzeit einem exakten Datenstand zugeordnet werden kann.