NVIDIA unterstützt KI-Zentrum in Tadschikistan, Bergbau-Pilotversuche für Anfang 2027 geplant

Zentrum in Duschanbe soll KI-Ausbildung mit industriellen Tests verbinden

Tadschikistan plant ein von NVIDIA unterstütztes Zentrum für künstliche Intelligenz, das Area AI in Duschanbe mit einem Robotiklabor in Chudschand verbinden soll. Für Anfang 2027 sind Versuche zur automatisierten Erzsortierung vorgesehen. Die Initiative bündelt Ausbildung, Recheninfrastruktur und industrielle Tests. Als erste praktische Anwendung wurde der Bergbau ausgewählt.

Die Ankündigung erfolgte am 21. Oktober 2026 auf der NVIDIA GTC Berlin. Die Initiative wurde außerdem bei einer Veranstaltung in der tadschikischen Botschaft in Berlin vorgestellt. Daran nahmen Shilpa Kolhatkar, Leiterin des Global-AI-Nations-Programms von NVIDIA, sowie Vertreter von Armada, VEON, DataVolt, Perplexity und Supermicro teil.

Area AI, im Januar 2026 gegründet, soll die Basis des Zentrums in der Hauptstadt bilden. Universitäten, Entwickler, Start-ups und Industrieunternehmen sollen bei Ausbildung, Forschung und der Entwicklung von Produkten für die kommerzielle Nutzung in Tadschikistan und ganz Zentralasien zusammenarbeiten.

Die erste industrielle Aufgabe ist klar umrissen: KI soll darauf trainiert werden, Gestein mit nutzbaren Mineralien von taubem Gestein zu unterscheiden. Die Modelle sollen an Proben getestet werden, bevor ein Versuch in einem Bergbaubetrieb folgt. Das Projekt soll damit einen praktischen Weg von Ausbildung und Laborarbeit bis zu Tests unter Betriebsbedingungen aufzeigen.

Wer baut und betreibt das Zentrum?

zehnlab.ai, Gründungsmitglied des Area-AI-Konsortiums und Teilnehmer des NVIDIA-Inception-Programms für Start-ups, wird das Zentrum aufbauen und betreiben. Das Unternehmen entwickelt das technische Programm. Institutionelle Unterstützung kommt vom Rat für künstliche Intelligenz beim Ministerium für Industrie und neue Technologien.

Azizjon Azimi, Vorsitzender des Rats, stellte die geplante Zusammenarbeit mit NVIDIA vor. Zu den wichtigsten Bereichen zählen die Ausbildung von KI-Fachkräften und der Einsatz physischer KI in der Industrie. Physische KI bezeichnet Systeme, die Informationen von Kameras, Sensoren und anderen Geräten nutzen, um ihre Umgebung zu erfassen und Handlungen in der realen Welt zu steuern.

Industrie- und Technologieminister Sherali Kabir sagte, das Labor könne einheimischen Ingenieuren dabei helfen, fortschrittliche Technologien in Bergwerken und Fabriken einzuführen und so die industrielle Entwicklung sowie die Exporte zu fördern. Die geplanten Arbeiten sollen Ingenieure eng an industrielle Herausforderungen heranführen: Forschende und Start-ups würden gemeinsam mit Unternehmen Prototypen entwickeln, sie in Pilotprojekten testen und erfolgreiche Konzepte für die kommerzielle Nutzung vorbereiten.

Das Projektbudget, der Umfang eines finanziellen oder technischen Beitrags von NVIDIA, der beteiligte Bergbaubetrieb und ein verbindlicher Eröffnungstermin für das Zentrum wurden noch nicht bekannt gegeben. Als nächster konkreter Schritt ist der Beginn von Pilotversuchen im Bergbau für Anfang 2027 vorgesehen.

Das Labor für physische KI entsteht in Chudschand

Das geplante Physical AI Lab soll in umgebauten Werkhallen auf einem Industriestandort in Chudschand untergebracht werden. Es ist Teil eines künftigen Industrieparks für KI und soll Zentralasiens erstes auf NVIDIA-Technologien basierendes Labor für physische KI werden.

Vorgesehen sind robotische Arbeitszellen, Computersimulationsstationen sowie Anlagen zur Fernsteuerung und Datenerfassung. Eine robotische Arbeitszelle ist ein abgegrenzter Bereich, in dem ein Roboter gemeinsam mit seinen Werkzeugen und Sensoren eine Aufgabe ausführt. So können Ingenieure untersuchen, wie ein vollständiger Prozess funktioniert, statt nur ein Softwaremodell zu testen.

Duschanbe und Chudschand sollen miteinander verknüpfte Aufgaben übernehmen. Area AI soll Ausbildung, Entwickler und Forschung zusammenbringen, während das Labor Geräte und Räume für praktische Experimente bereitstellt. Die geplante Verbindung soll Teams den Weg von der Entwicklung einer Idee bis zu Tests mit realen Materialien und Maschinen eröffnen.

Warum die Erzsortierung an erster Stelle steht

Im ersten Industrieprojekt sollen Bilder und Sensormesswerte genutzt werden, um lokal entwickelte Modelle anhand von Erzproben zu trainieren und zu testen. Ziel ist es, Material mit wertvollen Mineralien von taubem Gestein zu unterscheiden, bevor der Einsatz in einem Bergwerk vorbereitet wird.

KI-gestützte Sortierung funktioniert, indem sie Muster in Beispielen erkennt. Ingenieure zeigen einem Modell Bilder oder Messwerte verschiedener Materialien und prüfen anschließend, ob es neue Proben zuverlässig klassifizieren kann. In diesem Projekt sollen industrielle Bilder und Sensordaten die nötigen Informationen für solche Entscheidungen liefern.

Labortests und ein Pilotversuch im Bergbau erfüllen unterschiedliche Zwecke. Anhand von Proben können Entwickler ihre Modelle überprüfen und anpassen. Bei einem Pilotversuch in einem Bergbaubetrieb würde die Leistung innerhalb eines laufenden Prozesses untersucht. Dabei müsste das System mit den Anlagen und Materialflüssen vor Ort zusammenarbeiten.

Der geplante Ablauf macht die Versuche Anfang 2027 zu einem wichtigen Meilenstein. Zunächst geht es darum, von Modellen, die an Proben getestet wurden, zu einem System zu gelangen, das sich in einer industriellen Umgebung bewerten lässt.

Virtuelle Fabriken und Roboter für gefährliche Inspektionen

Das Labor in Chudschand soll außerdem digitale Zwillinge, dreidimensionale Kartierung und robotergestützte Inspektionen gefährlicher oder schwer zugänglicher Anlagen erforschen. Ein digitaler Zwilling ist eine computergestützte Darstellung eines physischen Objekts oder Prozesses, mit der Ingenieure dessen Verhalten untersuchen können.

Eine simulierte Umgebung bietet Industrieteams die Möglichkeit, zu testen, wie sich ein Roboter bewegt oder reagiert, bevor dieselbe Aufgabe mit realen Geräten ausgeführt wird. Dreidimensionale Karten können Maschinen eine Darstellung der Räume liefern, durch die sie sich bewegen müssen. Inspektionsroboter können Informationen an Orten erfassen, die für Menschen schwer zugänglich sind.

Zu den geplanten Technologien gehören NVIDIA-Isaac-Werkzeuge für die Robotik und NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken für Simulationen und digitale Umgebungen. Forschende wollen außerdem NVIDIA-Cosmos-Modelle zur Erzeugung synthetischer Daten untersuchen, also künstlich erstellter Beispiele, die beim Training oder Testen von KI-Systemen helfen.

NVIDIA-Jetson-Technologie soll den direkten Betrieb von KI auf Geräten ermöglichen. In der Praxis könnte ein Roboter oder Sensorsystem Informationen nahe am Ort ihrer Erfassung verarbeiten, statt jede Entscheidung an einen entfernten Computer zu senden. Zusammengenommen sollen diese Werkzeuge simulierte Tests, die Modellentwicklung und den Betrieb realer Anlagen miteinander verbinden.

Ausbildung reicht von Universitäten bis zu Schulen

Das Ausbildungsprogramm des Zentrums soll auf Ressourcen des NVIDIA Deep Learning Institute zurückgreifen. Geplant sind praxisorientierte Kurse, die Schulung von Lehrkräften, Universitätsseminare und Hackathons, bei denen Teilnehmende innerhalb eines begrenzten Zeitraums gemeinsam Ideen entwickeln und testen.

Forschende wollen außerdem Simulationen im Unterricht erproben und Pilotprojekte im Bereich Robotik durchführen. Damit wird das Ausbildungsprogramm mit der Arbeit des Labors verknüpft: Studierende und Lehrkräfte könnten Methoden erlernen, die zugleich für industrielle Anwendungen untersucht werden.

Schulen mit eingeschränktem Internetzugang sollen Materialien erhalten, die offline funktionieren. Damit wird eine konkrete Zugangshürde berücksichtigt: Der Unterricht kann auch ohne dauerhafte Verbindung genutzt werden.

Die Bildungsarbeit baut auf Soro auf, einem gemeinsam mit dem Ministerium für Bildung und Wissenschaft umgesetzten Projekt. Seit September 2026 wird dessen KI-Programm an mehr als 4.000 Schulen eingeführt. Es verbindet die Entwicklung von Lehrplänen und die Schulung von Lehrkräften mit SoroLLM, einem von zehnlab.ai entwickelten Sprachmodell für Tadschikisch.

Ein Sprachmodell lernt Muster in Texten, damit es Sprache verarbeiten und erzeugen kann. Die Entwicklung von Werkzeugen für Tadschikisch ergänzt das Schulprogramm um eine lokale Sprachkomponente und erweitert die geplante technische Ausbildung im Zentrum.

Recheninfrastruktur ist bereits Teil der Zusammenarbeit

Gespräche über eine Zusammenarbeit zwischen Tadschikistan und NVIDIA fanden bereits vor der Ankündigung in Berlin statt. Bei einem Treffen am 12. Juni in der NVIDIA-Zentrale im kalifornischen Santa Clara sprach Azimi mit dem Leiter des Unternehmensbereichs für KI-Ökosysteme und strategische Partnerschaften sowie Mitgliedern des AI-Nations-Teams.

Der Rat für künstliche Intelligenz erklärte, Tadschikistans erster GPU-Cluster mit NVIDIA-H200-Prozessoren sei bereits in Betrieb genommen worden und bediene Kunden im Land und in der weiteren Region. Ein GPU-Cluster ist eine Gruppe von Computern mit Prozessoren, die für viele gleichzeitige Berechnungen geeignet sind. Diese Fähigkeit wird zum Trainieren und Ausführen von KI-Modellen genutzt.

Bei den Gesprächen ging es um den Ausbau der Recheninfrastruktur mithilfe der Wasserkraftressourcen Tadschikistans. Auch die Beteiligten von Area AI planen zusätzliche Rechenkapazitäten mit NVIDIA-GPUs, die mit Wasserkraft betrieben werden. Der in Betrieb befindliche H200-Cluster bildet eine bestehende Grundlage; ein weiterer Ausbau ist Teil der Entwicklungspläne.

Azimi erklärte, man sei bereit, das Programm von NVIDIA zur Entwicklung des KI-Ökosystems bei Area AI einzuführen. Die Gespräche umfassten außerdem eine mögliche Anpassung von NVIDIA-Nemotron-Modellen für SoroLLM sowie Verbesserungen bei Qualität, Effizienz und Sicherheit von KI-Diensten auf Tadschikisch.

Auch NVIDIAs Vera-Rubin-Architektur und künftige Computerplattformen waren Thema des Treffens. Die Gespräche verorten das Zentrum in einer umfassenderen Zusammenarbeit, die Hardware, Sprachmodelle und Unterstützung für Entwickler umfasst.

Einheimische Unternehmen und nationale Politik bilden die Grundlage

Area AI bringt verschiedene Bereiche des tadschikischen Technologiesektors zusammen. Neben den Sprachmodellen von zehnlab.ai entwickelt zypl.ai Technologien für synthetische Daten und KI-Werkzeuge, die Organisationen bei Entscheidungen unterstützen. Die Bankprodukte des Unternehmens werden in mehr als 20 Ländern eingesetzt. Zudem hat das Unternehmen Investitionen von Prosus und Carbide Ventures erhalten.

Diese bestehende Geschäftstätigkeit verschafft dem Konsortium Erfahrung über Forschung und Lehre hinaus. Das geplante Zentrum soll einen direkteren Weg zu industriellen Anwendungen eröffnen: Unternehmen und Forschende würden Prototypen entwickeln, die auf die Bedürfnisse der beteiligten Betriebe zugeschnitten sind.

Tadschikistan verabschiedete 2022 eine nationale Strategie für die Entwicklung von KI und war damit das erste Land Zentralasiens. Bei der Veranstaltung in der tadschikischen Botschaft in Berlin stellte der Botschafter in Deutschland, Imomuddin Sattorov, einen Zusammenhang zwischen der Initiative für das Zentrum und einer Resolution der UN-Generalversammlung zu KI und nachhaltiger Entwicklung in Zentralasien her. Diese war im Juli 2025 auf Initiative von Präsident Emomali Rahmon verabschiedet worden.

Resolution 79/322 der UN-Generalversammlung mit dem Titel „Rolle künstlicher Intelligenz bei der Schaffung neuer Möglichkeiten für eine nachhaltige Entwicklung in Zentralasien“ wurde am 25. Juli 2025 verabschiedet und am 31. Juli 2025 veröffentlicht. In Absatz 3 wird die Initiative zur Einrichtung eines regionalen KI-Zentrums in Duschanbe erwähnt. Die Resolution ruft außerdem dazu auf, internationale Partnerschaften zum Aufbau von KI-Kapazitäten einzugehen, um Bildungs- und Ausbildungsprogramme zu entwickeln, den Zugang zu offenen KI-Modellen und -Systemen, offenen Trainingsdaten und Rechenkapazitäten zu verbessern, das Training und die Entwicklung von Modellen zu erleichtern sowie die Beteiligung von Kleinst-, Klein- und Mittelunternehmen an der digitalen Wirtschaft zu fördern.

Die Daten zeigen, wie der industrielle Vorschlag mit Politik, Bildung und einer bestehenden Plattform verknüpft ist:

• 2022: Tadschikistan verabschiedet seine nationale Strategie für die Entwicklung von KI.
• 25. Juli 2025: Die UN-Generalversammlung verabschiedet Resolution 79/322 zu KI und nachhaltiger Entwicklung in Zentralasien und erwähnt die Initiative zur Einrichtung eines regionalen KI-Zentrums in Duschanbe.
• Januar 2026: Area AI wird in Duschanbe gegründet.
• September 2026: Das Soro-Schulprogramm wird an mehr als 4.000 Schulen eingeführt.
• 21. Oktober 2026: Das Zentrum wird auf der NVIDIA GTC Berlin angekündigt.
• Anfang 2027: Pilotversuche im Bergbau sind geplant.

Das Wichtigste in Kürze

• NVIDIA wird ein geplantes KI-Zentrum unterstützen, dessen Basis Area AI in Duschanbe ist.
• zehnlab.ai wird das Zentrum aufbauen und betreiben. Institutionelle Unterstützung kommt vom tadschikischen Rat für künstliche Intelligenz.
• Ein angeschlossenes Labor in Chudschand wird sich auf Robotik, Simulation und industrielle Tests konzentrieren.
• KI-gestützte Erzsortierung ist das erste geplante Industrieprojekt. Pilotversuche im Bergbau sind für Anfang 2027 angesetzt.
• Die Ausbildungspläne umfassen Angebote an Universitäten, die Vorbereitung von Lehrkräften und Offline-Materialien für Schulen.
• Tadschikistan verfügt bereits über einen in Betrieb befindlichen NVIDIA-H200-GPU-Cluster; weitere Rechenkapazitäten sind geplant.