Roboter und Schwamm: Ein Lehrstück in Imitation
Dank sensorbestücktem Schwamm lernt ein Roboterarm der TU Wien das Putzen – ein großer Schritt für lernfähige Maschinen.
TU Wien | All-AI.de
Worum geht es?
Wissenschaftler der TU Wien haben es geschafft, einem Roboterarm das Putzen beizubringen – und das durch Vorführung. Mithilfe eines speziell präparierten Schwamms kann der Roboter Aufgaben wie das Reinigen von Oberflächen durch Imitation erlernen. Dies könnte zukünftig die Flexibilität und Anwendbarkeit von Robotern in dynamischen Umgebungen erhöhen.
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Der Schwamm als Datensammler: Wie die Technik funktioniert
Um den Lernprozess zu ermöglichen, wurde ein handelsüblicher Schwamm mit Kraftsensoren und Tracking-Markern ausgestattet. Diese Sensoren erfassen präzise Daten zur ausgeübten Kraft und zum Winkel des Schwamms auf der Oberfläche. Ein Mensch führt dem Roboter die Reinigungsbewegungen vor, während der Schwamm die Bewegungsdaten aufzeichnet. Diese Informationen werden dann an ein neuronales Netz übermittelt, das die Daten verarbeitet und den Roboter „trainiert“.
Der Clou: Der Roboterarm lernt auf diese Weise, wie er den Schwamm je nach Oberflächenstruktur und -krümmung halten und wie viel Druck er an verschiedenen Stellen anwenden muss. Dabei lernt er, flexibel auf unterschiedliche Formen und Intensitäten zu reagieren, was bisherige, strikt regelbasierte Roboter-Ansätze vor Herausforderungen stellte.
Von der Imitation zur Eigenständigkeit
Dieser Ansatz ist insbesondere dann von Vorteil, wenn Roboter in anspruchsvollen Umgebungen arbeiten sollen. Eine präzise Definition der Bewegungsabfolgen und der zu applizierenden Kräfte ist oft schwierig und aufwendig. Durch Imitation kann der Roboter sich dieses Wissen hingegen intuitiver aneignen, indem er den Schwamm wie ein Mensch führt. Laut Christoph Unger, einem Doktoranden an der TU Wien, erlernt der Roboter durch diesen Prozess auch, bei stärker gekrümmten Flächen mehr Druck aufzuwenden und sich an den jeweiligen Gegebenheiten der Oberfläche anzupassen.
Zukunftspotenzial: Vernetztes Lernen durch „Federated Learning“
Für die Zukunft planen die Forscher, diese Technologie auf mobile Roboter anzuwenden, die in kleineren Werkstätten und Haushalten zum Einsatz kommen könnten. Über ein sogenanntes „Federated Learning“ könnten diese Roboter ihre Erfahrungen und neu erlernten Fähigkeiten mit anderen Robotern teilen. So ließe sich das Grundwissen der Maschinen erweitern, und sie könnten sich noch schneller an neue Umgebungen anpassen.
KI-basierte Assistenzroboter auf dem Vormarsch
Parallel arbeiten Forscher weltweit an weiteren Verbesserungen der Roboter-Interaktion, etwa durch Sprachsteuerung und präzisere Bewegungssteuerungen, um KI-gesteuerte Helfer zu entwickeln, die immer eigenständiger und benutzerfreundlicher werden.
Ausblick
Die Entwicklung an der TU Wien markiert einen wichtigen Schritt hin zu flexibleren und lernfähigen Robotern. Mit der Fähigkeit, durch Vorführung zu lernen, eröffnen sich vielseitige Einsatzmöglichkeiten, die über starre, vordefinierte Programme hinausgehen. Sollte es gelingen, das „Federated Learning“ in Robotern zu etablieren, könnten Reinigungskräfte und Handwerker der Zukunft in Form intelligenter Roboter ein großer Gewinn werden. Diese Lernfähigkeit könnte in vielen Arbeitsbereichen erhebliche Vorteile bringen – nicht nur durch höhere Effizienz, sondern auch durch die Möglichkeit zur Automatisierung komplexerer Aufgaben.
Short
- Die TU Wien hat einen Roboterarm entwickelt, der durch Imitation das Putzen erlernen kann.
- Ein sensorisch ausgestatteter Schwamm sammelt Bewegungs- und Kraftdaten, die dem Roboter helfen, Bewegungen nachzuvollziehen.
- Das Konzept könnte Roboter flexibler und besser für den Einsatz in komplexen Umgebungen machen.
- Zukünftig soll „Federated Learning“ es Robotern ermöglichen, ihre Kenntnisse miteinander zu teilen.
- Dieses innovative Lernverfahren könnte die Automatisierung anspruchsvoller Tätigkeiten vorantreiben.