Roboterlernen

Vorprogrammierte Roboter für bestimmte, sich wiederholende Aufgaben können zwar nützlich sein, haben jedoch einen entscheidenden Nachteil. Sie arbeiten mit festen Anweisungen in festgelegten Umgebungen, was ihre Anpassungsfähigkeit an unerwartete Änderungen begrenzt.

KI-gesteuerte Roboter überwinden diese Einschränkungen durch simulationsbasiertes Lernen und können unter dynamischen Bedingungen autonom wahrnehmen, planen und handeln. Sie können neue Fähigkeiten erwerben und verfeinern, indem sie erlernte Regeln anwenden – Verhaltensweisen für Navigation, Manipulation und mehr – um ihre Entscheidungsfindung in verschiedenen Situationen zu verbessern, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden.

Vorteile des simulationsbasierten Roboterlernens

Flexibilität und Skalierbarkeit

Das „Simulation First“-Konzept ermöglicht das parallele Training von Hunderten oder Tausenden von Roboterinstanzen. Entwickler können Steuerungsregeln für Roboter für reale Szenarien mit einer Vielzahl von Datenquellen, bestehend aus Daten von realen Robotern und synthetischen Daten, in Simulationsumgebungen iterativ anpassen, verfeinern und bereitstellen. Dies funktioniert für jede Roboterform, einschließlich autonomer mobiler Roboter (AMRs), Roboterarmen und humanoider Roboter.

Beschleunigte Entwicklung von Fähigkeiten

Trainieren Sie Roboter in physikalisch exakten Simulationsumgebungen, um ihnen zu helfen, sich an neue Aufgabenvarianten anzupassen, und um die Lücke zwischen Simulation und Realität zu verringern, ohne dass die Hardware des physischen Roboters neu programmiert werden muss.

Sichere Testumgebung

Testen Sie potenziell gefährliche Szenarien, ohne die Sicherheit von Menschen zu riskieren oder Geräte zu beschädigen.

Reduzierte Kosten

Vermeiden Sie Kosten für die Erfassung und Kennzeichnung von realen Daten, indem Sie große Mengen synthetischer Daten generieren, trainierte Steuerungsregeln für Roboter in der Simulation validieren und schneller mit Robotern bereitstellen. 

Algorithmen für das Roboterlernen

Algorithmen für das Roboterlernen, z. B. für Imitationslernen oder bestärkendes Lernen, können Robotern helfen, erlernte Fähigkeiten zu generalisieren und ihre Leistungsfähigkeit in sich ändernden oder neuartigen Umgebungen zu verbessern. Es existieren verschiedene Lerntechniken, darunter:

• Imitationslernen: Der Roboter kann aus der Demonstration von Aufgaben durch Menschen oder andere Robotern sowie aus Video- oder Sensordaten von Akteuren, die das gewünschte Verhalten zeigen, lernen.
• Bestärkendes Lernen: Dieser Versuch-und-Irrtum-Ansatz gibt dem Roboter eine Belohnung oder eine Strafe basierend auf den von ihm ausgeführten Aktionen.
• Überwachtes Lernen: Der Roboter kann mit gekennzeichneten Daten trainiert werden, um bestimmte Aufgaben zu erlernen.
• Selbstüberwachtes Lernen: Wenn die gekennzeichneten Datensätze begrenzt sind, können Roboter aus nicht gekennzeichneten Daten ihre eigenen Trainingskennzeichnungen generieren, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren.