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Forschung Wie Roboter schneller lernen können

Quelle: Bayerische Forschungsallianz Lesedauer: 1 min

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Bayerische Forschungsallianz GmbH

In der Pflege, in Fabriken oder im Einzelhandel haben intelligente Roboter riesiges Potenzial. Doch dafür müssen die Maschinen zunächst flexibler werden, um auch unvorhergesehene Probleme lösen zu können.

Beim Sortieren von Produkten muss der Roboter nicht nur die Ware erkennen, sondern auch greifen können.
Beim Sortieren von Produkten muss der Roboter nicht nur die Ware erkennen, sondern auch greifen können.
(Bild: Ocado Group)

Insgesamt 13 Partnern aus sechs Ländern haben es sich zum Ziel gesetzt, intelligente und lernfähige Roboter zu entwickeln. Laut einer Mitteilung werden sie dabei von der Bayerische Forschungsallianz unterstützt. Mit dem Projekt sollen Roboter dazu in die Lage versetzen werden, mithilfe von künstlicher Intelligenz autonom Aufgaben mit begrenzter menschlicher Überwachung auszuführen und mit Objekten unabhängig von deren Material, Größe und Form zu interagieren.

Probleme bei flexiblen Objekten

So sollen diese Systeme auch auf unvorhergesehene Hindernisse und Herausforderungen richtig reagieren können. Gleichzeitig wollen die Forscher dabei garantieren, dass der Roboter gegen keine Sicherheitsvorschriften verstößt. „Der Roboter soll Interaktionsfähigkeiten mit Menschen, Objekten und seiner Umgebung erlernen und daraus abstrahierbare Interaktionsszenarien entwickeln. Auch Eigenschaften und Funktionalitäten der Objekte soll der Roboter über die gezielte Interaktion ableiten können. Wahrnehmung und Akzeptanz durch die Nutzer sollen dabei durchgehend in Betracht gezogen werden“, sagt Gianluca Palli, Koordinator des Projektes.

Konkret wollen die Wissenschaftler Probleme des Greifens und Ablegens flexibler Objekte untersuchen. Roboter und KI stoßen etwa bei alltäglichen Küchenaktivitäten, bei der flexiblen Fertigung von Kabelsätzen für Automobilkabelbäume und bei der Handhabung von frischen Lebensmitteln für Supermarktlogistikanwendungen immer wieder an ihre Grenzen. Anhand dieser Szenarien sollen nun verschiedene Lösungen für die Interaktionsproblematik entwickelt werden.

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