Video: Google-Roboterarme lernen selbstständig Greifen

Video11. März 2016, 13:52
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Permanentes Feedback ermöglicht es einem Roboterarm, verschiedene Gegenstände sicher aufzuheben.

Ein Blogeintrag von Google Research gibt Einblick in eines der derzeitigen Google-Projekte zu künstlicher Intelligenz. Während eine andere selbstlernende "KI" gerade Schlagzeilen macht, da sie Go-Weltmeister Lee Se-dol bereits zwei Mal bezwingen konnte, stehen hier greifende Roboterarme im Fokus.

14 Greifarme lernen durch Koordination und Feedback

Programmierte man früher noch eindeutige Bewegungsabläufe, lernen moderne Roboter bereits selbstständig Aktionen auszuführen. In diesem Fall handelt es sich um 14 miteinander vernetzte Greifarme, die lernen unterschiedlichste Gegenstände aufzuheben.

Die Greifversuche wirken teilweise etwas unspektakulär, dahinter stecken allerdings durchaus wichtige und komplexe Prozesse. So überwachen die Roboter mit Kameras permanent die Aktionen des eigenen Armes und berechnen, mit welchen Bewegungen die größten Erfolgschancen zum Ergreifen eines Gegenstandes gegeben sind.

Permanentes Feedback dieser visuomotorischen "Hand-Auge-Koordination" wird verwendet, um ein künstliches neuronales Netzwerk zu entwickeln.

Es lässt sich in den Videos durchaus erkennen, dass die Greifarme nicht willkürlich an die Gegenstände herangehen, sondern ihr Handeln bereits so optimiert haben, dass sie gewisse Kniffe kennen.

Viele Versuche notwendig

Um auf diesen Stand zu kommen, waren insgesamt 800.000 Greif-Versuche notwendig, was für die Roboter ungefähr 3000 Übungsstunden bedeutete. Zwei Videos veranschaulichen etwa, wie durch diesen stetigen Lernprozess die Fehlerquote eines Roboters von 34 Prozent auf 18 Prozent gesenkt werden konnte.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz werden derzeit große Schritte gemacht. Faszinierend ist dabei zum Beispiel der Atlas-Roboter der Firma Boston Dynamics.

Was in diesem Bereich noch so alles auf uns zukommt, kann kaum gesagt werden. Eine Prognose darf man jedoch wagen: Die Google-Greifarme werden wohl nie bei den beliebten Greifautomaten eingesetzt werden. (red, 11.3.2016)

  • 14 miteinander vernetzte Roboterarme lernen kollektiv optimale Griffe.
    foto: screenshot: red

    14 miteinander vernetzte Roboterarme lernen kollektiv optimale Griffe.

  • Die Roboterhand weiß genau, wie sie einen Gegenstand angreifen muss. Sie hat es selbstständig gelernt.
    foto: screenshot: red

    Die Roboterhand weiß genau, wie sie einen Gegenstand angreifen muss. Sie hat es selbstständig gelernt.

  • Um auf die optimalen Techniken zu kommen, sind hunderttausende Versuche notwendig.
    foto: screenshot: red

    Um auf die optimalen Techniken zu kommen, sind hunderttausende Versuche notwendig.

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