Die neuen KI-Systeme von Google DeepMind bringen Robotern bei, Schuhbänder zu binden und Kleidung aufzuhängen.

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Die neuen KI-Systeme von Google DeepMind bringen Robotern bei, Schuhbänder zu binden und Kleidung aufzuhängen.

Lesezeit: 3 Min.

  • Andrea Miliani

    Verfasst von: Andrea Miliani Experte für Tech-Nachrichten

  • Das Team für Lokalisierung und Übersetzung

    Übersetzt von Das Team für Lokalisierung und Übersetzung Lokalisierungs- und Übersetzungsdienstleistungen

Das Roboterteam von Google DeepMind hat zwei Veröffentlichungen zu ihrer Forschung in Roboter-Geschicklichkeit veröffentlicht, in denen die neuen AI-Systeme DemoStart und ALOHA Unleashed vorgestellt werden. Mit den neuen Entwicklungen ist es den Forschern gelungen, zwei Roboterarme autonom einen Schuhbändel zu binden, Kleidung aufzuhängen und einen anderen Roboter zu reparieren.

In dem gestern veröffentlichten Update erklärt das Roboterteam, dass einfache Aufgaben wie das Festziehen einer Schraube oder das Binden von Schuhbändern für Roboter äußerst schwierig sein können, da sie eine hohe Geschicklichkeit und Koordination zwischen zwei Armen erfordern.

Das Deepmind-Team von Google hatte bisher nur mit einem Arm gearbeitet. Sie haben kürzlich einen auf menschlichem Niveau konkurrenzfähigen Roboter entwickelt, der Tischtennis spielen kann und das „mit nur einem Arm“.

Nun haben Forscher KI-Systeme entwickelt, um Zweiarm-Geräte zu schulen, komplexere Aufgaben auszuführen, die Menschen täglich erledigen.

„Um Roboter in den Leben der Menschen nützlicher zu machen, müssen sie besser darin werden, Kontakt mit physischen Objekten in dynamischen Umgebungen herzustellen“, schrieb das Team.

Das KI-System ALOHA Unleashed – basierend auf dem Open-Source- und kostengünstigen System ALOHA, das von der Stanford University entwickelt wurde – brachte Zweiarm-Robotern bei, Elemente zu manipulieren und gleichzeitig eine Schuhkordel zu binden, ein Hemd aufzuhängen, eine Küche zu reinigen und ein Zahnrad einzusetzen.

DemoStart entwickelte andererseits einen „Verstärkungslernalgorithmus“, der Roboter während Simulationen mit dem Open-Source-Programm MuJoCo unterrichtet. Dieses KI-System ist für komplexere Aufgaben gedacht, die mehr Roboterteile wie Finger, Sensoren und Gelenke einbeziehen.

„Der Roboter erreichte eine Erfolgsquote von über 98% bei einer Reihe von verschiedenen Aufgaben in der Simulation, einschließlich der Neuausrichtung von Würfeln mit einer bestimmten Farbanzeige, dem Anziehen einer Mutter und Schraube und dem Aufräumen von Werkzeugen“, erklärten die Forscher. Später, im realen Leben, erreichte der Roboter eine Erfolgsquote von 97% bei den Aufgaben des Hebens und der Würfelneuausrichtung und 64% bei einer komplexen Aufgabe, die das Einstecken eines Steckers in eine Steckdose erforderte.

Das Unternehmen stellte Videos und Bilder der Experimente und der Roboter zur Verfügung, um die Fähigkeiten der neuen KI-Systeme zu demonstrieren.

„Eines Tages werden KI-Roboter Menschen bei allen möglichen Aufgaben zu Hause, am Arbeitsplatz und darüber hinaus unterstützen,“ schrieb das Team bezüglich der Zukunft dieses Bereichs in der Robotik. „Forschungen zur Geschicklichkeit, einschließlich der effizienten und allgemeinen Lernansätze, die wir heute beschrieben haben, werden dazu beitragen, diese Zukunft möglich zu machen.“

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