Google DeepMind: Fortschritte in der Robotik durch neue KI-Systeme

Einleitung

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Robotik hat in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen. Google DeepMind, ein führendes Unternehmen in der KI-Forschung, hat kürzlich zwei innovative Systeme vorgestellt, die Robotern das Erlernen komplexer Aufgaben ermöglichen sollen. Diese Entwicklungen versprechen, die Fähigkeiten von Robotern erheblich zu erweitern und könnten einen bedeutenden Schritt in Richtung alltagstauglicher Roboter darstellen.

ALOHA Unleashed und DemoStart: Zwei neue Systeme

Google DeepMind hat mit ALOHA Unleashed und DemoStart zwei neue KI-Systeme entwickelt, die speziell darauf abzielen, Robotern komplexe, zweihändige Manipulationsaufgaben beizubringen. Während ALOHA Unleashed auf der bereits etablierten ALOHA-2-Plattform aufbaut, konzentriert sich DemoStart auf die Simulation und Verbesserung der Leistungsfähigkeit mehr-fingriger Roboterhände.

ALOHA Unleashed: Zweihändige Manipulation

ALOHA Unleashed erweitert die Fähigkeiten der ALOHA-2-Plattform, einem Open-Source-Robotiksystem, das mit zwei Armen und mehr-fingrigen Händen ausgestattet ist. Diese Plattform ermöglicht es Robotern, geschicktere Bewegungen auszuführen als viele andere Systeme. Ein Operator steuert die Arme und Hände des Roboters, um Trainingsdaten zu erstellen. Diese Methode erfordert weniger Demonstrationen, um komplexe Aufgaben zu erlernen. So konnte der Roboter beispielsweise die Schnürsenkel eines Schuhs binden und ein T-Shirt auf einen Kleiderbügel hängen.

DemoStart: Simulation für mehr-fingrige Roboterhände

DemoStart ist ein Simulationssystem, das Algorithmen des verstärkenden Lernens (Reinforcement Learning) nutzt. Es beginnt mit einfachen Zuständen und steigert die Komplexität schrittweise, bis der Roboter eine Aufgabe optimal ausführen kann. Dabei benötigt das System etwa 100-mal weniger simulierte Demonstrationen als herkömmliche Methoden. In der Simulation erreichte der Roboter eine Erfolgsquote von über 98 Prozent bei verschiedenen Aufgaben, wie das Ausrichten von farbigen Würfeln und das Anziehen von Schraubenmuttern.

Kombination von Simulation und Realität

Die Kombination aus dem Generieren von Trainingsdaten mit wenigen Demonstrationen durch ALOHA Unleashed und dem verstärkenden Lernen mit DemoStart bietet eine vielversprechende Möglichkeit, die Kluft zwischen Simulation und Realität zu überbrücken. Dies erleichtert die Übertragung von Simulationsdaten auf physische Roboter und reduziert sowohl die Kosten als auch den erforderlichen Zeitaufwand.

Erfolge und Herausforderungen

In der Simulation mit DemoStart erzielte der Roboter bemerkenswerte Erfolgsquoten. In der realen Welt erreichte das System bei der Ausrichtung von Würfeln eine Erfolgsquote von 97 Prozent und beim Einsetzen von Steckern in eine Steckdose eine Quote von 64 Prozent. Letzteres erfordert eine höhere Fingerkoordination und Präzision, weshalb die Erfolgsquote niedriger ausfiel.

Praktische Anwendungen und zukünftige Perspektiven

Die Fortschritte von Google DeepMind in der Robotik könnten weitreichende Anwendungen finden, von der industriellen Automatisierung bis hin zu alltäglichen Aufgaben im Haushalt. Die Forscher sehen die Kombination der beiden Systeme als eine Möglichkeit, die Leistungsfähigkeit von Robotern weiter zu verbessern und sie für eine Vielzahl von Aufgaben einzusetzen.

Schlussfolgerung

Google DeepMind hat mit ALOHA Unleashed und DemoStart zwei bedeutende Schritte in der Robotikforschung gemacht. Diese neuen Systeme ermöglichen es Robotern, komplexe, zweihändige Aufgaben zu erlernen und auszuführen. Die Kombination aus Simulation und realen Demonstrationen bietet eine effiziente Methode, um die Leistungsfähigkeit von Robotern zu steigern und sie auf eine Vielzahl von praktischen Anwendungen vorzubereiten. Bibliographie - https://the-decoder.de/auf-dem-weg-zum-alltagsroboter-deepmind-stellt-neue-ki-forschung-vor/ - https://the-decoder.de/google-deepmind-zeigt-roboter-mit-verbessertem-raeumlichen-verstaendnis-dank-smartphone-video/ - https://www.mind-verse.de/news/neue-entwicklungen-google-deepmind-ki-mathematische-problemloesung-logische-deduktion - https://www.heise.de/news/Googles-DeepMind-bringt-kleinen-humanoiden-Robotern-fluessiges-Fussballspielen-bei-9682609.html - https://mindsquare.de/knowhow/kuenstliche-intelligenz/ - https://t3n.de/news/google-roboter-verfassung-ki-keine-menschen-verletzen-1600546/ - https://www.automation-next.com/kollegeroboter/grundlagen/wie-weit-ist-kuenstliche-intelligenz-und-wohin-fuehrt-sie-284.html - https://mergedmind.ai/blog/google-deepmind-revolution-der-ki-durch-spiel-wissenschaft-und-health-care