Kategorie: Roboterpraxis

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Das Ziel der Pflege-Robotik

Die Pflege-Robotik ist dazu bestimmt, das Leben von Pflegekräften in vielerlei Hinsicht zu erleichtern. Diese Roboter werden in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens eingesetzt, um Aufgaben zu übernehmen, die bislang von Pflegekräften erledigt wurden. Dazu zählen vor allem die Unterstützung von Pflegebedürftigen bei alltäglichen Verrichtungen sowie die Entlastung des Pflegepersonals, damit es sich auf anspruchsvollere und fachspezifischere Tätigkeiten konzentrieren kann.

Konkret können Pflege-Roboter ältere Menschen dabei unterstützen, ihren Alltag selbstständiger zu bewältigen. Sie können beispielsweise beim An- und Ausziehen, bei der Körperpflege oder bei der Nahrungsaufnahme helfen. Darüber hinaus können die Roboter auch bei bestimmten therapeutischen Übungen assistieren, etwa bei Bewegungsübungen zur Förderung der Mobilität. Auf diese Weise tragen sie dazu bei, die Lebensqualität der Patienten zu verbessern.

Gleichzeitig entlasten die Roboter das Pflegepersonal von zeitaufwendigen Routineaufgaben. Dadurch können sich die Pflegekräfte stärker auf die individuellen Bedürfnisse und die ganzheitliche Betreuung der Patienten konzentrieren. Sie haben mehr Zeit für den zwischenmenschlichen Kontakt, die Kommunikation und die emotionale Unterstützung der Pflegebedürftigen.

Obwohl die Pflege-Robotik zweifelsohne großes Potenzial bietet, um Pflegekräfte und Patienten zu unterstützen, gibt es auch Bedenken hinsichtlich der ethischen und sozialen Auswirkungen dieser Technologien. Es ist daher äußerst wichtig, dass die Einführung von Pflege-Robotern sorgfältig geplant und begleitet wird. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Roboter die Pflegekräfte wirklich optimal unterstützen, ohne dabei die menschliche Fürsorge und den direkten zwischenmenschlichen Kontakt zu beeinträchtigen. Letztendlich sollen die Roboter die Pflegekräfte entlasten und ihnen mehr Zeit für die persönliche Zuwendung zu den Patienten ermöglichen.

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Können Roboter arbeitslos werden?

Kurz und knapp: Nein, Roboter können nicht arbeitslos werden, denn Roboter und Maschinen sind keine Menschen, haben keine Bedürfnisse wie Menschen und müssen daher auch kein Geld verdienen, um zu leben. Roboter können also nicht im herkömmlichen Sinne arbeitslos werden, da sie keine Bedürfnisse und keine finanziellen Verpflichtungen haben, wie dies bei menschlichen Arbeitnehmern der Fall ist. Dennoch gibt es einige Aspekte, die betrachtet werden können, um diese Frage aus einer anderen Perspektive zu beleuchten:

1. Nutzung und Einsatz:
Ein Roboter, der für eine bestimmte Aufgabe nicht mehr benötigt wird, könnte als „arbeitslos“ betrachtet werden. Dies kann der Fall sein, wenn der Roboter durch eine neuere, effizientere Technologie ersetzt wird oder wenn die Aufgabe, für die der Roboter programmiert wurde, nicht mehr existiert.

2. Veralterung und Obsoleszenz:
Technologischer Fortschritt kann dazu führen, dass ältere Modelle von Robotern durch neue, leistungsfähigere Versionen ersetzt werden. Ältere Roboter können dann außer Betrieb genommen oder für andere, weniger anspruchsvolle Aufgaben umprogrammiert werden.

3. Wartung und Reparatur:
Roboter, die nicht mehr repariert oder gewartet werden können, weil Ersatzteile nicht mehr verfügbar oder die Wartungskosten zu hoch sind, könnten ebenfalls als „arbeitslos“ betrachtet werden.

4. Umprogrammierung:
Manchmal werden Roboter umprogrammiert, um andere Aufgaben zu übernehmen, anstatt vollständig außer Betrieb genommen zu werden. Dies zeigt eine gewisse Flexibilität von Robotern im Gegensatz zu menschlichen Arbeitskräften.

5. Wirtschaftliche Aspekte:
In wirtschaftlich schwierigen Zeiten könnten Unternehmen den Einsatz von Robotern reduzieren, um Kosten zu sparen. In solchen Fällen könnten Roboter nicht eingesetzt werden, obwohl sie theoretisch verfügbar wären.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Roboter technisch gesehen nicht arbeitslos werden können, da sie keine Arbeit im menschlichen Sinne verrichten. Sie können jedoch inaktiv oder obsolet werden, wenn sie nicht mehr benötigt oder durch bessere Technologien ersetzt werden. Die Befürchtung, dass Roboter und Automatisierung zu Massenarbeitslosigkeit führen, ist weit verbreitet. Es ist richtig, dass Automatisierungstechnologien Aufgaben übernehmen können, die bisher von Menschen ausgeführt wurden, was in einigen Branchen zum Verlust von Arbeitsplätzen geführt hat. Aber Automatisierung schafft auch neue Arbeitsplätze, und Studien zeigen, dass sich Jobgewinne und -verluste langfristig die Waage halten: Die Langzeitstudien von Oxford Economics https://www.oxfordeconomics.com/resource/techonomics-talks-skilling-the-future/ und dem McKinsey Global Institute https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages kommen zu dem Schluss, dass die Automatisierung zwar in einigen Bereichen zu Arbeitsplatzverlusten führen wird, gleichzeitig aber in anderen Bereichen neue Arbeitsplätze entstehen. Welche Berufe genau von der Automatisierung betroffen sein werden und welche neu entstehen, lässt sich nicht im Detail vorhersagen. Der Arbeitsmarkt wird sich jedoch in den nächsten Jahren weiter verändern und neue Qualifikationen und Kompetenzen werden gefragt sein.

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Die Verbreitung von weißen Robotern

Viele soziale Roboter wie Kaspar, Nao, Pepper und iCub sind mit glänzend weißem Kunststoff verkleidet. Diese Designwahl hat die Frage aufgeworfen, warum diese Roboter dazu neigen, weiß zu sein, wenn sie mit Menschen unterschiedlicher Herkunft interagieren. Diese Art von Robotern ist in verschiedenen Bereichen wie Industrie, Dienstleistungen und Gesundheitswesen weit verbreitet. Die Verbreitung weißer Roboter ist wahrscheinlich eine Reaktion auf unterschiedliche funktionale, ästhetische und sicherheitsbezogene Anforderungen in verschiedenen Anwendungsbereichen.

  • NAOÄsthetik und Wahrnehmung: Weiße Roboter wirken oft sauberer und moderner, was in bestimmten Umgebungen wie Krankenhäusern oder Hotels wichtig sein kann, wo ein sauberes Erscheinungsbild erwünscht ist.
  • Sicherheit und Sichtbarkeit: Weiße Roboter sind oft besser sichtbar, insbesondere in Umgebungen mit vielen Menschen oder Maschinen, was dazu beitragen kann, Kollisionen zu vermeiden und die Sicherheit zu erhöhen.
  • Assoziation mit Sauberkeit und Reinheit: Weiß wird oft mit Sauberkeit und Reinheit assoziiert, was in Bereichen wie der Lebensmittelproduktion oder in Labors, in denen strenge Hygienevorschriften gelten, wichtig sein kann.
  • Temperaturregelung: Weiße Oberflächen reflektieren mehr Licht und absorbieren weniger Wärme als dunkle Oberflächen, was in Umgebungen mit hohen Temperaturen von Vorteil sein kann, um eine Überhitzung der Roboter zu vermeiden.
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Roboter-Verfassung

Bevor Roboter in unser tägliches Leben integriert werden können, müssen sie verantwortungsbewusst entwickelt werden und ihre Sicherheit in der Praxis durch solide Forschung nachgewiesen werden. Die Roboter-Verfassung ist ein hypothetisches Dokument, das die Rechte und Pflichten von Robotern festlegt und erstmals 1942 von dem Science-Fiction-Autor Isaac Asimov in seiner Kurzgeschichte „Runaround“ vorgestellt wurde. Asimovs Robotergesetze bilden die Grundlage der Roboterverfassung und lauten wie folgt:

  • Ein Roboter darf keinen Menschen verletzen oder durch Untätigkeit zulassen, dass ein Mensch verletzt wird.
  • Ein Roboter muss den Befehlen eines Menschen gehorchen, es sei denn, diese Befehle stehen im Widerspruch zum Ersten Gesetz.
  • Ein Roboter muss seine eigene Existenz schützen, solange er dadurch nicht in Konflikt mit dem Ersten oder Zweiten Gesetz gerät.

Asimovs Robotergesetze wurden in den folgenden Jahrzehnten von vielen anderen Autoren aufgegriffen und weiterentwickelt. So wurden beispielsweise folgende zusätzliche Gesetze vorgeschlagen

  • Ein Roboter darf sich nicht in die menschlichen Angelegenheiten einmischen.
  • Ein Roboter darf keine Gefühle oder Empfindungen haben.
  • Ein Roboter darf nicht die Fähigkeit zur Selbstreproduktion haben.

Die Verfassung von Robotern ist ein wichtiges Thema in der Robotik und der künstlichen Intelligenz. Sie wird diskutiert, um sicherzustellen, dass Roboter sicher und menschenfreundlich sind.

In der Praxis gibt es noch keine verbindliche Roboterverfassung. Einige Länder haben jedoch Gesetze erlassen, die die Entwicklung und den Einsatz von Robotern regeln. So hat die Europäische Union die Verordnung über künstliche Intelligenz (KI-Verordnung) erlassen. Diese Verordnung enthält Bestimmungen zum Schutz der Privatsphäre, der Sicherheit und der Rechte des Menschen bei der Nutzung von KI-Systemen.

Die Entwicklung einer Roboterverfassung ist ein komplexer Prozess, an dem Wissenschaftler, Ingenieure, Philosophen und Politiker beteiligt sein müssen. Wichtig ist, dass die Roboterverfassung die Interessen aller Beteiligten, insbesondere der Menschen, berücksichtigt.

Das Google-Team Deepmind Robotics arbeitet an KI-gesteuerten Robotern, die eines Tages selbstständig im Haushalt oder im Büro helfen könnten. Mit der KI-Steuerung kommt auch ein gewisses Maß an Autonomie, das potenzielle Gefahren für Menschen mit sich bringen könnte. Diese Roboterassistenten dürfen keine Tätigkeiten ausführen, bei denen Menschen, Tiere, scharfe Gegenstände oder elektrische Geräte beteiligt sind. Ein weiteres Merkmal ist die automatische Stoppfunktion, d. h. wenn die Kraft auf die Gelenke der Roboter einen bestimmten Grenzwert überschreitet, stoppen sie sofort. Zusätzlich ist in jedem Roboter ein manueller Killswitch integriert, der es Menschen ermöglicht, die Roboter bei Bedarf sofort zu deaktivieren.

Ein weiteres Element des Google-Robotik-Projekts ist das Datenerfassungssystem AutoRT, das es den Robotern ermöglicht, ihre Umgebung zu verstehen, Objekte zu identifizieren und daraus entsprechende Aufgaben abzuleiten. Im Original: AutoRT will dem Entscheidungsträger eine Roboterverfassung an die Hand zu geben – eine Reihe von sicherheitsorientierten Aufforderungen, die er bei der Auswahl der Aufgaben für die Roboter zu beachten hat. Diese Regeln sind zum Teil von Isaac Asimovs Drei Gesetzen der Robotik inspiriert – an erster Stelle steht, dass ein Roboter „keinen Menschen verletzen darf“. Weitere Sicherheitsregeln besagen, dass kein Roboter Aufgaben ausführen darf, die mit Menschen, Tieren, scharfen Gegenständen oder elektrischen Geräten zu tun haben. Aber selbst wenn große Modelle durch Selbstkritik korrekt angeleitet werden, kann dies allein keine Sicherheit garantieren. Daher umfasst das AutoRT-System mehrere Schichten von praktischen Sicherheitsmaßnahmen aus der klassischen Robotik, denn so sind die kollaborierenden Roboter so programmiert, dass sie automatisch anhalten, wenn die auf ihre Gelenke wirkende Kraft einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, und alle aktiven Roboter wurden mit einem physischen Deaktivierungsschalter in Sichtweite einer menschlichen Aufsichtsperson gehalten.

Innerhalb von nur sieben Monaten hat Google erfolgreich 53 AutoRT-Roboter in vier Bürogebäuden eingesetzt. In dieser Zeit führten sie über 77.000 Versuche durch, um die Fähigkeiten der Roboter zu testen. Einige dieser Roboter wurden von menschlichen Bedienern ferngesteuert, während andere defi Skripten folgten oder autonom mithilfe des KI-Lernmodells Robotic Transformer (RT-2) von Google arbeiteten. Bemerkenswert ist, dass diese Roboter praktisch aussehen und über eine Kamera, einen Roboterarm und eine mobile Basis verfügen. Das Visual Language Model (VLM) hilft ihnen dabei, ihre Umgebung zu verstehen und Objekte zu dent , während das Large Language Model (LLM) bei der Entscheidungsfindung hilft und dafür sorgt, dass Roboter Aufgaben effektiv und sicher ausführen.

Literatur

https://www.cryptopolitan.com/de/google-stellt-roboterverfassung-vor/ (24-01-07)
https://t3n.de/news/google-roboter-verfassung-ki-keine-menschen-verletzen-1600546/
https://www.grenzgebiete.net/tag/assistenzsysteme/
https://de.wikipedia.org/wiki/Robotergesetze

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Wie KI-Modelle sich selbst verbessern

Overney (2023) hat untersucht, wie es einem KI-Modelle gelingt, sich selbst neue Dinge beizubringen, also neue Konzepte zu lernen, wenn sie mit ihren Benutzern interagieren. Dabei hat man einen möglichen Schlüsselmechanismus von Transformern aufgedeckt, der solche künstlichen System befähigt, im laufenden Betrieb zu lernen und ihre Antworten auf der Grundlage von Interaktionen mit ihren Nutzern zu verfeinern. Transformer sind dabei künstliche neuronale Netze mit einer besonderen Architektur, die von grossen Sprachmodellen wie ChatGPT verwendet werden. Während neuronale Netze im Allgemeinen als Black-box betrachtet werden, die bei einer Eingabe eine Ausgabe ausspucken, können Transformer von sich aus lernen, neue Algorithmen in ihre Architektur einzubauen. Man kann einem Sprachmodell wie ChatGPT etwa mehrere kurze Texte geben und jeweils angeben, ob die Texte grundsätzlich eine positive oder negative Grundstimmung haben. Dann legt man dem Modell einen Text vor, den es noch nicht gesehen hat, und es wird anhand der Beispiele, die man dem Modell gegeben hat, ziemlich sicher lernen und beurteilen, ob der neue Text positiv oder negativ ist. Aus dem Zwang heraus, die eigenen Vorhersagen zu verbessern, entwickelt es während des Trainings eine Technik, die es dem Modell ermöglicht, aus den Gesprächen mit seinen Nutzern zu lernen (In-Context-Learning). Der von Overney verwendete Transformer war dabei fast identisch mit der weit verbreiteten Transformer-Architektur, doch anstatt das System mit grossen Textmengen aus dem Internet zu trainieren, hatte man es mit Beispielen eines einfachen Problems trainiert, der linearen Regression. Da dieses Problem und seine Lösung sehr gut bekannt sind, konnte man diese Lösung mit dem vergleichen, was man im Transformer beobachtet hat. So konnte man zeigen, dass der Transformer einen sehr bekannten und leistungsstarken Lernalgorithmus namens „Gradient Descent“ in sich selbst implementiert hat, wobei der Transformer nicht einfach „Gradient Descent“ gelernt und durchgeführt hat, sondern eine verbesserte Version davon.

Literatur

Overney, J. (2023). Wie es KI-Modelle schaffen, sich selbst neue Dinge beizubringen.
WWW: https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2023/07/wie-es-ki-modelle-schaffen-sich-selbst-neue-dinge-beizubringen.html (23-07-24)

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Der sanfte Robotergreifer

Forscher des Japan Advanced Institute of Technology haben nach dem Vorbild der Blüte einer Rose einen Greifer für Roboter entwickelt, der so sanft zupackt, dass er nicht einmal ein rohes Ei zerdrückt. Der Robotergreifer „Rose“ besteht aus einer weichen und flexiblen, trichterförmigen Elastomerhülse, die auf einem starren kreisförmigen Sockel befestigt ist. Dieser Sockel ist mit einem elektrischen Aktuator verbunden, der ihn und damit auch die zweigeteilte Hülse gegeneinander verdrehen kann. Der rosenförmige Greifer faltet sich zusammen und legt sich sanft um das Objekt, das es zu bewegen gilt. Am Ziel angekommen wird der Sockel in die entgegengesetzte Richtung gedreht, sodass er sich entknittert und das Objekt freigibt. Die harten Komponenten von Rose kommen aus einem 3D-Drucker, der Trichter wird mit einer Form und flüssigem Silikonkautschuk hergestellt, wodurch das Design leicht skalierbar und für die Massenproduktion geeignet ist. Rose eignet sich sehr gut für den Umgang mit empfindlichen Produkten wie Erdbeeren und Birnen sowie rutschigen Gegenständen, etwa einem gekochten und geschälten Ei, das in Olivenöl schwimmt.

Quelle

https://www.maschinenmarkt.vogel.de/rose-der-feinfuehlige-roboter-greifer-aus-japan-a-ad4cad459ab73c40acc37648d989edc8/ (23-07-25)

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Humanoide Roboter auf einer Pressekonferenz

Eine Gruppe humanoider Roboter stand im Mittelpunkt einer Pressekonferenz in Genf, die von der Internationalen Fernmeldeunion der Vereinten Nationen organisiert wurde. Ziel der Pressekonferenz war es, eine Plattform zu bieten, um sowohl die Fähigkeiten als auch die Grenzen humanoider Roboter aufzuzeigen. Durch die Zusammenführung dieser menschenähnlichen Maschinen an einem Ort bot die Veranstaltung eine einzigartige Gelegenheit, ihre potenziellen Anwendungen und die Grenzen ihrer Fähigkeiten zu bewerten. Obwohl die Roboter ehrgeizige Ansprüche an ihre Führungsqualitäten stellten, bestand ihr eigentlicher Zweck darin, menschliche Bemühungen zu unterstützen, anstatt sie vollständig zu ersetzen. Ziel der Konferenz war es, eine Diskussion über die Zukunft der künstlichen Intelligenz anzuregen, indem Reportern die Möglichkeit gegeben wurde, Fragen direkt an diese menschenähnlichen Maschinen zu stellen.

Die Pressekonferenz mit dem Titel „AI for Good Global Summit“ stellte einen bedeutenden Meilenstein dar, da es sich um das erste Treffen überhaupt handelte, bei dem humanoide soziale Roboter als Hauptredner auftraten. Das Gremium bestand aus neun Robotern mit einzigartigen Zwecken und Eigenschaften. Zu den bemerkenswerten Teilnehmern gehörten Sophia, die erste Botschafterin für Roboterinnovation des Entwicklungsprogramms der Vereinten Nationen (UNDP); Grace, ein auf das Gesundheitswesen ausgerichteter Roboter; und Desdemona, ein Rockstar-Roboter. Außerdem ähnelten Geminoid und Nadine im Aussehen ihren Schöpfern auffallend.

Literatur

https://www.cryptopolitan.com/de/humanoide-roboter-auf-der-un-pressekonferenz-in-genf/ (23-07-09)

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Roboter in der Gastronomie

Roboter werden in Zukunft nicht nur überwiegend in der Industrie, sondern im großen Stil auch im Servicebereich, also in Altenheimen, Krankenhäusern, im Einzelhandel oder in der Gastronomie eingesetzt werden. So werden Menschen in Restaurants wohl in Zukunft häufiger von Robotern bedient. Obwohl Kellnerinnen und Kellner viel mehr leisten, als Speisen und Getränke zu bringen, werden dennoch die Roboter kommen. Roboter bieten verschiedene Vorteile, wie Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen und eine verbesserte Kundenerfahrung. Beispiele für den Einsatz von Robotern in der Gastronomie:

  1. Serviceroboter: Diese Roboter können in Restaurants als Kellner oder Kellnerinnen fungieren. Sie können Bestellungen aufnehmen, das Essen servieren und das Geschirr abräumen. Einige Serviceroboter sind sogar mit Spracherkennungssystemen ausgestattet, um mit den Kunden zu interagieren.
  2. Kochroboter: In einigen Restaurants übernehmen Roboter die Rolle des Kochs. Sie sind in der Lage, bestimmte Gerichte zuzubereiten und die Zubereitungsschritte präzise auszuführen. Kochroboter können dazu beitragen, die Produktivität in der Küche zu steigern und die Konsistenz der Gerichte sicherzustellen.
  3. Lieferroboter: Lieferroboter werden zunehmend für die Zustellung von Speisen und Getränken eingesetzt. Sie können autonom durch Innenstädte oder Hotelkorridore navigieren und die Bestellungen sicher und pünktlich an die Kunden liefern.
  4. Reinigungsroboter: Diese Roboter unterstützen bei der Reinigung und Wartung von Restaurants. Sie können Böden wischen, Tische abwischen und Müll entfernen. Durch den Einsatz von Reinigungsrobotern kann das Personal entlastet werden und sich auf andere Aufgaben konzentrieren.
  5. Bestell- und Zahlungsroboter: Einige Restaurants setzen Roboter ein, um Bestellungen aufzunehmen und Zahlungen entgegenzunehmen. Diese Roboter können an Tischen stehen oder als Self-Service-Kioske fungieren. Sie ermöglichen den Gästen eine schnelle und bequeme Bestellung und Bezahlung.

Es ist wichtig anzumerken, dass der Einsatz von Robotern in der Gastronomiebranche je nach Land, Region und Art des Betriebs variieren kann. Einige Restaurants setzen möglicherweise mehr auf menschlichen Service und verwenden Roboter lediglich zur Unterstützung, während andere Betriebe verstärkt auf Robotik setzen, um Arbeitsabläufe zu automatisieren.

In vielen japanischen Gaststätten unterstützen Roboter schon das Personal bei der Versorgung der Gäste. Die Maschinen reichen Erwachsenen bis zur Brust. Auf ihrem „Kopf“ befindet sich ein Gesicht, häufig in Gestalt einer Katze, manchmal besteht es aber auch nur aus zwei blauen Augen. Die „Beine“ erinnern an Staubsaugerroboter, der „Körper“ ist gebaut wie ein Tablettwagen mit dem Unterschied, dass die Roboter Essen bringen und nicht Geschirr abräumen. Arme gibt es nicht, jedenfalls noch nicht. Zielstrebig und mit immer der gleichen Melodie rollt der Roboter unentwegt durch die Gänge, auf dem Rücken leuchtet die angestrebte Tischnummer. Am Ziel bleibt er stehen, richtet den „Blick“ auf den Tisch und bittet die Gäste, ihm die Gerichte abzunehmen und dann den „Essen angenommen“-Knopf zu drücken. Danach rollt er vor sich hin melodierend wieder in die Küche, um die nächsten Speisen zu abzuholen.

Literatur

https://taz.de/Servierroboter-in-Japan/!5966593/ (23-10-29)

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Hackroboter Dino

Eine Gärtnerei in Augsburg setzt seit 2021 den Hackroboter Dino bei der Unkrautbekämpfung ein, um ihre Produktion umweltverträglicher zu gestalten. Dino gehört zu einer neuen Generation voll elektrischer und autonomer Agrarroboter , die per Satellit gesteuert auf einer vorgegebenen Route fahren und das Unkraut auf natürlichem Weg rund um die Nutzpflanze entfernen. Die Erweiterung um das In-Row-Hackwerkzeug befähigt die Technik, auch zwischen den Reihen zu hacken, oder die Erweiterung des Einsatzgebietes, etwa auf den Zuckerrübenanbau.

Nach einem Bericht der Baywa AG können Agrarroboter auch in der Landwirtschaft wertvolle Dienste leisten und Mitarbeiter entlasten und auch dafür sorgen, dass es nachhaltig und regional erzeugte Nahrungsmittel zu bezahlbaren Preisen gibt. Schon heute säen, hacken und ernten autonom fahrende Agrarroboter beispielsweise Gemüse, wobei d die Automatisierung eine Antwort auf den wachsenden Personalschwund darstellt. Ein Pflückroboter im Erdbeerfeld ist um die Hälfte schneller als der Mensch, der sich wiederum die Arbeit, die auf den Rücken geht, sparen kann, und ein Hackroboter kann je nach Größe bis zu zwei Saisonkräfte ersetzen.

Quelle

www.baywa.de (23-05-11)

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Fußballspielende Roboter

Nach einem Bericht haben Forscher von Google DeepMind humanoiden Robotern das Fußballspielen beigebracht, und zwar mithilfe von Deep Reinforcement Learning, bei dem diese lernten, wie man Tore schießt und eine Eins-gegen-Eins-Verteidigung aufbaut. Auf der Hardware-Seite verwendete man Robotis OP3, kleine zweibeinige Roboter mit 20 Gelenken, für die KI verwendeten man das Deep Reinforcement Learning, also das Lernen durch tiefe Verstärkung. Für das Sehen in der realen Welt setzte man auf Neural Radiance Field, eine KI, die aus wenigen zweidimensionalen Bildern eine 3D-Darstellung der Szene erstellen kann. Die Spiele bestehen derzeit aus Eins-gegen-Eins-Spielen auf einem vier mal fünf Meter großen Spielfeld, wobei die Roboter die Aufgabe haben, ein Tor zu schießen und gleichzeitig den anderen am Torschuss zu hindern. Dafür mussten sie Verhaltensweisen wie Laufen, Drehen, Seitwärtsschritt, Kicken, Passen, Aufstehen nach einem Sturz oder Interaktion mit einem Objekt erlernen.

Literatur

https://www.futura-sciences.com/de/diese-humanoid-roboter-liefern-beim-fussball-hoechstleistungen-ab-sie-dribbeln-und-schiessen-wie-ein-mensch_13374/ (23-05-10)