Die Rolle von KI und maschinellem Lernen in der Robotik

Jüngste Untersuchungen von Google haben gezeigt, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu den heißesten Bereichen des Ingenieurwesens gehören. Es wird prognostiziert, dass die Zukunft der Robotik darauf angewiesen sein wird KI- und maschinelle Lerntechnologien. Dieser Artikel soll jedoch zeigen, wie diese beiden Technologien heute in der Robotik angewendet werden können.

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Robotik

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (AI) ist ein Gebiet der Informatik, das sich mit der Untersuchung intelligenter Agenten befasst: jedes Gerät, das seine Umgebung wahrnimmt und Maßnahmen ergreift, die seine Erfolgschancen bei einem bestimmten Ziel maximieren. KI-Systeme werden eingesetzt, um komplexe Entscheidungen unter unsicheren Bedingungen zu treffen und sind in der Lage, aus Erfahrungen zu lernen. Einige Beispiele umfassen Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Planung und Entscheidungsfindung.

KI wurde als „das Studium und Design intelligenter Agenten“ definiert, wobei ein intelligenter Agent ein System ist, das seine Umgebung wahrnimmt und Maßnahmen ergreift, um Ziele zu erreichen. Ziele können spezifisch oder folgernd sein; Beispielsweise kann der Bediener seine Aufgabe als abgeschlossen betrachten, wenn alle Sicherheitsbedrohungen beseitigt wurden oder bis alle vorrangigen Aufgaben abgeschlossen sind.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI) und eine Teilmenge der Datenwissenschaft. Beim maschinellen Lernen werden Computer „trainiert“, um aus Daten zu lernen; Der Prozess kann Techniken wie statistische Modellierung, Mustererkennung und Vorhersage umfassen. Der Name maschinelles Lernen stammt von Arthur Samuel, der ihn 1959 erfand. In der Folge schlossen sich andere Forscher diesem Bereich an und bildeten eine neue akademische Disziplin, die seitdem stetig gewachsen ist.

Maschinelles Lernen untersucht das Studium und die Konstruktion von Algorithmen, die aus Daten lernen können, d. h. ihre Genauigkeit oder Leistung durch Erfahrung im Laufe der Zeit steigern können, ohne explizit (z. B. von einem Menschen) dafür programmiert zu werden. Das Gebiet wurde ursprünglich von Stuart Meehl als induktive Logikprogrammierung (ILP) bezeichnet. Aber viele andere bevorzugten intelligente Nachhilfesysteme oder wissensbasierte Systeme. Diese Systeme entwickelten sich zu modernen Expertensystemen. Sie erzeugen Regeln, die an vorgegebene Bedingungen und Aktionen gebunden sind, die zur Laufzeit erkannt werden oder wenn Aktionen extern zur Ausführung durch Sensoren ausgelöst werden, die Änderungen im Systemzustand überwachen. Diese Ereignisse werden durch Eingabeursachen verursacht, wie z. B. Zeitgeberereignisse, die auftreten, nachdem ein bestimmtes Zeitintervall seit der letzten Aktivierung verstrichen ist, um die Ausführung des Wiedergabemodus wieder aufzunehmen. Der nächste Zyklus/die nächste Iteration startet einmal pro Sekunde neu usw.

Das Gebiet des maschinellen Lernens hat eine breite Palette hochwirksamer Algorithmen entwickelt, die häufig auf statistischer Analyse und Optimierung basieren. Diese Algorithmen werden für Anwendungen verwendet:

• Merkmalsextraktion (z. B. die automatisierte Erkennung von Krebszellen), 
• Mustererkennung (z. B. Gesichtserkennung), 
• Data Mining (z. B. Entdeckung neuer Assoziationen zwischen verschiedenen Variablen in großen Datensätzen), 
• Predictive Analytics (z. B. Schätzung zukünftiger Ergebnisse basierend auf historischen Mustern).

Wie definieren wir Robotik?

Für diejenigen, die mit dem Begriff Robotik nicht vertraut sind, handelt es sich um einen Zweig der Ingenieurwissenschaften, der sich mit Robotern befasst. Das Wort Roboter kommt vom tschechoslowakischen Wort „Roboter“, was Zwangsarbeit bedeutet. Roboter sind Automaten, die nach vorprogrammierten Anweisungen arbeiten und Aufgaben automatisch ohne menschliche Aufsicht ausführen können. Sie können auch so programmiert werden, dass sie mit der Umgebung interagieren und Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Beobachtungen treffen.

Ein Roboter kann als ein elektromechanisches System definiert werden, das bestimmte Aufgaben unter der Steuerung eines in seinem Speicher gespeicherten Computerprogramms (z. B. eines Personal Computers oder einer SPS) ausführt. Das Programm leitet es bei der Ausführung seiner Mission, indem es seine Aktionen durch Sensoren leitet, die mit seinen sensorischen Eingabeeinheiten verbunden sind, und Betätigungsvorrichtungen zum Manipulieren von Objekten in seiner Umgebung durch Aktuatoren, die mit seinen Effektor-Ausgabeeinheiten (z. B. Motoren) verbunden sind.

Wie ML in der Robotik funktioniert?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, die Daten verwendet, um sich selbst zu trainieren. Ein maschineller Lernalgorithmus (MLA) analysiert vergangene Erfahrungen und trifft auf der Grundlage dieser Erfahrungen Vorhersagen. Dies bedeutet, dass MLAs verwendet werden, um aus Erfahrungen zu lernen, wodurch sie Entscheidungen treffen können, ohne explizit dafür programmiert zu sein.

MLAs können in der Robotik für jede Aufgabe verwendet werden, bei der der Roboter aus seiner eigenen Erfahrung lernen muss, einschließlich:

• Im Laufe der Zeit lernt es seine Umgebung kennen, damit es effektiver durch neue Räume navigieren kann.
• Vorhersagen über den zukünftigen Zustand seiner Umgebung auf der Grundlage historischer Aufzeichnungen treffen.
• Entscheiden, welche Aktion(en) ein bestimmtes Ziel am besten erreichen.

Wie KI in der Robotik funktioniert?

KI ist ein Computerprogramm, das lernen, sich anpassen und seine Leistung im Laufe der Zeit verbessern kann. Dies ist eines der wichtigsten Konzepte in der Robotik und im maschinellen Lernen.

KI wird verwendet, um Roboter anzutreiben. Es ermöglicht ihnen, Aufgaben effektiv auszuführen, ohne explizit von Menschen programmiert zu werden. Wenn beispielsweise ein autonomes Fahrzeug auf der Straße keine KI hätte, könnte es nur geradeaus fahren oder sehr einfache Manöver wie das Rechts- oder Linksabbiegen an Kreuzungen ausführen. Mit der in diesem Fahrzeug installierten KI wäre es jedoch in der Lage, durch komplexe Umgebungen zu navigieren. Wie Gebäude und andere Wege mit Leichtigkeit, weil es versteht, wohin es geht, basierend auf den Informationen, die es von seinen Sensoren (wie GPS) und Kameras erhält, die oben auf der Karosserie selbst montiert sind.

Wie hat sich die Roboterintelligenz in den letzten Jahrzehnten entwickelt?

Roboterintelligenz wurde in den 1950er Jahren von Ross Ashby, einem britischen Kybernetiker, entwickelt. Vor dieser Zeit verwendeten Ingenieure auf der Grundlage ihrer Erfahrung und Intuition feste Regeln für ihre Maschinen. Ashby verwendete mathematische Modelle, um eine intelligente Maschine zu schaffen, die von ihrer Umgebung lernen und Entscheidungen auf der Grundlage früherer Erfahrungen treffen konnte. Dieser Ansatz führte zur Entwicklung von neuronalen Netzen und Computersimulationen der menschlichen Gehirnfunktion.

Der erste Industrieroboter wurde 1961 von Unimation hergestellt. Er konnte einfache Aufgaben wie das Be- und Entladen von Kisten auf einem Förderband mit einer Geschwindigkeit von 40 pro Stunde mit zwei vakuumgesteuerten Fingern pro Hand (die Gesamtzahl der Finger beträgt vier) ausführen. . Bis 1974 arbeiteten über 30.000 Roboter in Fabriken auf der ganzen Welt!

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Robotik

Sie können sich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen als Technologien vorstellen, die Robotern helfen, Aufgaben besser auszuführen, als sie es ohne die Technologie könnten. KI und ML in der Robotik sind zwei Seiten derselben Medaille – beides sind Technologien, die es Robotern ermöglichen, aus ihren Interaktionen mit ihrer Umgebung zu lernen.

Viele Leute halten KI für ein Science-Fiction-Konzept, aber es wird bereits in vielen Bereichen unseres täglichen Lebens verwendet. Beispielsweise verwendet Siri auf Ihrem iPhone Spracherkennungs- und NLP-Algorithmen (Natural Language Processing), um zu verstehen, was Sie sagen, und angemessen zu reagieren. Alexa auf Amazon Echos verwendet NLP, um Benutzerfragen wie „Wie ist das Wetter?“ zu verstehen. oder „Erzähl mir einen Witz.“ Google Translate verwendet wieder NLP-Algorithmen, um Text in eine andere Sprache wie Deutsch oder Französisch zu übersetzen.

Aktuelle Anwendungen des maschinellen Lernens in der Robotik

Imitationslernen

Imitationslernen ist eine Art maschinelles Lernen, das es einem Agenten ermöglicht, aus dem Verhalten anderer Agenten oder Menschen zu lernen. Es ist eng mit dem Beobachtungslernen verwandt, einem Verhalten, das Säuglinge und Kleinkinder zeigen. Beim Imitationslernen lernt ein Agent, das Verhalten eines Lehrers nachzuahmen, der das gewünschte Verhalten demonstriert. Dieser Ansatz wird häufig in der Robotik verwendet, wo die manuelle Programmierung von Roboterlösungen für die Mobilität außerhalb einer Fabrikumgebung in Bereichen wie Bauwesen, Landwirtschaft, Suche und Rettung, Militär und anderen eine Herausforderung darstellen kann.

Imitationslernen ist eine Überbegriffskategorie für Reinforcement Learning. Es geht darum, einen Agenten dazu zu bringen, in der Welt zu agieren, um seine Belohnungen zu maximieren. Bayessche oder probabilistische Modelle werden häufig beim Imitationslernen verwendet, was dem Agenten hilft, eine Richtlinie zu lernen, die Zustände Aktionen zuordnet. Die Frage, ob Imitationslernen für humanoidähnliche Roboter genutzt werden könnte, wurde erstmals 1999 postuliert.

Forscher haben Imitationslernen verwendet, um Roboter zu entwickeln, die verschiedene Aufgaben ausführen können, darunter das Greifen von Objekten, Gehen und Navigieren im Gelände. Beispielsweise hat die CMU inverse optimale Steuerungsmethoden angewendet, um humanoide Robotik, Fortbewegung auf Beinen und mobile Offroad-Navigationsgeräte für unwegsames Gelände zu entwickeln. Ein vor zwei Jahren von Forschern der Arizona State University veröffentlichtes Video zeigt einen humanoiden Roboter, der Imitationslernen nutzt, um sich verschiedene Greiftechniken anzueignen.

Bayessche Überzeugungsnetzwerke wurden auch auf Vorwärtslernmodelle angewendet, bei denen ein Roboter ohne vorherige Kenntnis seines motorischen Systems oder der äußeren Umgebung lernt. Ein Beispiel dafür ist „motorisches Brabbeln“, demonstriert von der Language Acquisition and Robotics Group an der University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) mit Bert, dem humanoiden Roboter „iCub“. Roboter können imitierendes Lernen aus den Handlungen von Menschen oder anderen Agenten nutzen. Dies erleichtert die Formulierung von Lösungen für komplexe Aufgaben in verschiedenen Domänen.

Computer Vision

Computer Vision ist ein sich schnell entwickelndes Gebiet, das Computeralgorithmen und Kamerahardware kombiniert, um Robotern die Verarbeitung physikalischer Daten zu ermöglichen. Diese Technologie ist für Roboterführungs- und automatische Inspektionssysteme unerlässlich und hat zahlreiche Anwendungen, einschließlich Objektidentifikation und -sortierung. Während Computer Vision, Machine Vision und Robot Vision oft synonym verwendet werden, umfasst Robot Vision die Referenzrahmenkalibrierung und die Fähigkeit eines Roboters, seine Umgebung physisch zu beeinflussen.

Die jüngsten Fortschritte in der Computervision wurden durch den Zustrom von Big Data vorangetrieben, einschließlich kommentierter und beschrifteter Fotos und Videos, die im Internet verfügbar sind. Auf maschinellem Lernen basierende strukturierte Vorhersagelerntechniken an Universitäten wie Carnegie Mellon waren maßgeblich an der Entwicklung von Computer-Vision-Anwendungen wie Objektidentifikation und -sortierung beteiligt. Ein Beispiel für einen kürzlichen Durchbruch ist die Verwendung von unüberwachtem Lernen zur Erkennung von Anomalien, bei dem Systeme gebaut werden, die in der Lage sind, Fehler in Siliziumwafern mithilfe von Faltungs-Neuronalnetzen zu finden und zu bewerten.

Die Entwicklung außersinnlicher Technologien wie Radar und Ultraschall treibt die Schaffung von 360-Grad-Vision-basierten Systemen für autonome Fahrzeuge und Drohnen voran. Unternehmen wie Nvidia stehen an der Spitze dieser Technologie, die zur Verbesserung der Genauigkeit und Sicherheit von autonomen Fahrzeugen und Drohnen eingesetzt wird. Durch die Kombination von Computervision mit außersinnlichen Technologien schaffen Forscher Systeme, die Hindernisse erkennen und vermeiden, in komplexen Umgebungen navigieren und verschiedene andere Aufgaben mit beispielloser Präzision und Genauigkeit ausführen können.

Hilfs- und Medizintechnologien

Hilfs- und Medizintechnologien sind Bereiche, in denen die auf maschinellem Lernen basierende Robotik erhebliche Fortschritte gemacht hat. Diese Technologien sollen Menschen mit Behinderungen, Senioren und Patienten in der medizinischen Welt zugute kommen.

Hilfsroboter können Informationen erfassen, sensorisch verarbeiten und Aktionen ausführen, die für Menschen hilfreich sind. Aus Kostengründen sind Bewegungstherapieroboter, die diagnostischen oder therapeutischen Nutzen bieten, immer noch weitgehend auf das Labor beschränkt. Beispiele für frühe Hilfstechnologien sind der in den frühen 1990er Jahren entwickelte DeVAR.

Neuere Beispiele für auf maschinellem Lernen basierende Roboterassistenztechnologien umfassen den MICO-Roboterarm, der an der Northwestern University entwickelt wurde. Dieser Arm verwendet einen Kinect-Sensor, um die Welt zu beobachten und sich teilweise autonom an die Bedürfnisse der Benutzer anzupassen, was bedeutet, dass Roboter und Mensch die Kontrolle teilen.

Auf maschinellem Lernen basierende Robotik verbessert die chirurgische Präzision und Zuverlässigkeit in der medizinischen Welt erheblich. Der Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) ist eine Zusammenarbeit zwischen Forschern mehrerer Universitäten und einem Netzwerk von Ärzten, die im Rahmen des Children's National Health System in DC pilotiert werden. STAR kann „Schweinedärme“ präziser und zuverlässiger zusammennähen als die besten menschlichen Chirurgen. STAR ist zwar nicht dazu gedacht, menschliche Chirurgen zu ersetzen, bietet jedoch erhebliche Vorteile bei der Durchführung ähnlicher Arten von heiklen Operationen.

Selbstüberwachtes Lernen

Selbstüberwachtes Lernen ist ein leistungsstarker Ansatz für maschinelles Lernen, der Robotern und anderen Geräten mit eingeschränktem Zugriff auf gekennzeichnete Daten oder der Notwendigkeit, Trainingsbeispiele zur Leistungssteigerung zu generieren, zugute kommen kann. Dieser Ansatz wurde in verschiedenen Anwendungen verwendet, einschließlich Objekterkennung, Szenenanalyse und Fahrzeugdynamikmodellierung.

Ein faszinierendes Beispiel für selbstüberwachtes Lernen in Aktion ist Watch-Bot, ein Roboter, der von Forschern in Cornell und Stanford entwickelt wurde. Mithilfe einer Kombination aus Sensoren und probabilistischen Methoden kann Watch-Bot normale menschliche Aktivitätsmuster erkennen und einen Laserpointer verwenden, um Menschen an Aufgaben wie das Zurückstellen der Milch in den Kühlschrank zu erinnern. In ersten Tests erinnerte Watch-Bot den Menschen 60% erfolgreich an die damalige Zeit, und die Forscher haben seine Fähigkeiten durch ein Projekt namens RoboWatch weiter verbessert.

Ein weiteres Beispiel für selbstüberwachtes Lernen in der Robotik ist ein am MIT entwickelter Straßenerkennungsalgorithmus für autonome Fahrzeuge und andere mobile Roboter. Dieser Algorithmus verwendet eine Frontkamera und ein Wahrscheinlichkeitsverteilungsmodell, um Straßen und Hindernisse auf dem Weg zu identifizieren.
Neben dem selbstüberwachten Lernen ist das autonome Lernen eine weitere Variante des maschinellen Lernens, von der Roboter und andere autonome Geräte profitieren können. Ein Ansatz, der von einem Team am Imperial College London entwickelt wurde, verwendet Deep Learning und unüberwachte Methoden, um die Modellunsicherheit in die langfristige Planung und das Controller-Lernen einzubeziehen. Dieser Ansatz des statistischen maschinellen Lernens kann die Auswirkungen von Modellfehlern reduzieren und den Lernprozess beschleunigen, wie in einem Manipulator-Video des Teams demonstriert wird.

Multi-Agent-Lernen

Multi-Agenten-Lernen ist eine maschinelle Lerntechnik, die die Koordination und Verhandlung zwischen mehreren Robotern oder Agenten beinhaltet, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Gleichgewichtsstrategien werden durch Lernalgorithmen gefunden, die es den Agenten ermöglichen, sich an eine sich ändernde Umgebung anzupassen. Ein Beispiel für diesen Ansatz ist die Verwendung von No-Regret-Lernwerkzeugen, die gewichtete Algorithmen verwenden, um die Ergebnisse der Planung mit mehreren Agenten zu verbessern, und das Lernen in marktbasierten, verteilten Steuerungssystemen.

Das Labor für Informations- und Entscheidungssysteme des MIT hat ein konkretes Beispiel für einen verteilten Algorithmus entwickelt, mit dem Roboter zusammenarbeiten und ein integrativeres Lernmodell aufbauen können. Die Roboter erkunden ein Gebäude und seine Raumaufteilungen, wobei jedes Gebäude seinen eigenen Katalog hat, der zu einer Wissensdatenbank kombiniert wird. Dieser Ansatz ermöglicht es Robotern, kleinere Informationsblöcke zu verarbeiten und bei der Zusammenarbeit bessere Ergebnisse zu erzielen als ein einzelner Roboter. Obwohl nicht perfekt, ermöglicht diese Art von maschinellem Lernen Robotern, gegenseitige Beobachtungen zu verstärken, Kataloge oder Datensätze zu vergleichen und Auslassungen oder Übergeneralisierungen zu korrigieren.

Multi-Agenten-Lernen hat das Potenzial, in mehreren Anwendungen eingesetzt zu werden, einschließlich autonomer Land- und Luftfahrzeuge. Dieser Ansatz kann zu einer effizienteren und effektiveren Leistung führen, indem Roboter kommunizieren und kooperieren, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Es sind jedoch weitere Forschung und Entwicklung erforderlich, um diese Technik für den Einsatz in der Praxis zu optimieren.

Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz auf die Robotik in verschiedenen Branchen

Robotik kann in verschiedenen Branchen wie Landwirtschaft, Gesundheitswesen, Fertigung, Logistik usw. eingesetzt werden. 

• Landwirtschaft: Der Einsatz von Drohnen zur Pflanzeninspektion ist heutzutage weit verbreitet. Diese Drohnen sind mit Sensoren ausgestattet, die verschiedene Parameter wie Bodenfeuchtegehalt, Düngemittelgehalt usw. messen. Die von diesen Sensoren gesammelten Daten werden an den Server zurückgesendet, wo ein Algorithmus sie analysiert und Vorschläge oder Warnungen per SMS oder mobiler App an die Landwirte sendet Benachrichtigungen basierend auf ihren Anbau-/Landflächenbedingungen.
• Gesundheitswesen: KI-basierte Roboter werden in Krankenhäusern auf der ganzen Welt für verschiedene Zwecke eingesetzt, z. B. zur Unterstützung von Ärzten bei chirurgischen Eingriffen oder zur Diagnose von Patienten durch Scannen von Bildern aus MRT-Geräten. Beispielsweise wurde Watson, die Plattform für künstliche Intelligenz von IBM, erfolgreich bei Highland Hospital Partners – Schottlands größter Krankenhausgruppe – eingesetzt. Es basiert auf seiner Fähigkeit, Krankenakten schneller zu lesen als jeder menschliche Arzt (Watson konnte 1 Million Seiten innerhalb von 10 Minuten durchlesen). Eine von Accenture Strategy Limited durchgeführte Umfrage besagt, dass die Akzeptanzrate für digitale Transformationsinitiativen bei Gesundheitsdienstleistern am höchsten ist als bei allen anderen Branchenvertikalen (60%), gefolgt von Finanzdienstleistungen (52%).
• Herstellung: Das verarbeitende Gewerbe ist eine der wichtigsten Industrien in jedem Land. KI-betriebene Roboter werden eingesetzt, um Fertigungsprozesse zu automatisieren und die Effizienz zu steigern. Beispielsweise hat General Motors kürzlich einen neuen Roboter namens „Baxter“ auf den Markt gebracht, der menschliche Arbeiter bei sich wiederholenden Aufgaben wie dem Aufnehmen von Teilen aus Behältern oder dem Zusammenschweißen mit minimaler Überwachung unterstützen wird.
• Logistik: KI-betriebene Roboter werden eingesetzt, um Logistikprozesse zu optimieren und Kosten zu senken. Beispielsweise hat DHL einen neuen KI-betriebenen Roboter namens „PakBot“ auf den Markt gebracht. Es wird menschlichen Arbeitern helfen, Pakete zu scannen, Artikel in Kartons zu verpacken und sie mit Barcodes zu kennzeichnen, um die Zeit zu verkürzen, die für den weltweiten Versand von Produkten benötigt wird (dies sollte auch sicherstellen, dass Kunden ihre Bestellungen schneller erhalten).
• Ausbildung: KI-betriebene Roboter werden für eine Vielzahl von Zwecken in der Bildung eingesetzt. Beispielsweise werden Roboter eingesetzt, um Lehrern dabei zu helfen, Aufsätze und Arbeiten schneller und genauer als je zuvor zu benoten. Sie können auch in Klassenzimmern verwendet werden, um Kindern wichtige Lebenskompetenzen wie Kochen oder Aufräumen beizubringen.

Zukunft von KI und maschinellem Lernen in der Robotik

Wie wir gesehen haben, werden KI und ML seit vielen Jahren in der Robotik angewendet. Die Technologie entwickelt sich ständig weiter und öffnet die Tür für neue Wege, KI und ML in die Welt der Robotik zu bringen. Das bedeutet, dass es durchaus möglich ist, dass KI und ML auf eine Weise eingesetzt werden, an die Sie noch nicht einmal gedacht haben!

KI und ML können in viel mehr Branchen als nur in der Fertigung oder im Gesundheitswesen auf die Robotik angewendet werden, sowie auf eine Weise, die über das hinausgeht, was wir hier besprochen haben. Forscher untersuchen beispielsweise, wie sie Algorithmen für maschinelles Lernen auf der Grundlage von Deep-Learning-Techniken verwenden könnten, um Robotern schneller als je zuvor neue Fähigkeiten beizubringen. Eine solche Studie ergab, dass Computer lernen konnten, Objekte um sich herum zu erkennen, nachdem sie Menschen nur einmal dabei beobachtet hatten – etwas, das Menschen normalerweise Stunden oder Tage brauchen!

Fazit

Sie verstehen jetzt klar die Rolle von KI und maschinellem Lernen in der Robotik. Sie sind bereits im Einsatz und werden in Zukunft verstärkt eingesetzt. Sie werden in allen Aspekten der Robotik verwendet, obwohl sie nicht für jeden Teil der Funktion eines Roboters notwendig sind. Und sie werden in Zukunft wahrscheinlich häufiger verwendet, wenn die Technologie weiter voranschreitet.

Videoquelle: Offizielle Website der National Aeronautics and Space Administration

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Fragen und Antworten zum maschinellen Lernen in der Robotik

1. Was sind einige Beispiele für Anwendungen des maschinellen Lernens in der Robotik?

   Beispiele für Anwendungen des maschinellen Lernens in der Robotik sind Objekterkennung, Bahnplanung, Navigation, Steuerung und Wahrnehmung. Es wird auch beim selbstüberwachten Lernen, bei unterstützenden und medizinischen Technologien, beim Lernen mit mehreren Agenten und beim verstärkenden Lernen verwendet.

2. Wie kann maschinelles Lernen die Leistung von Robotern verbessern?

   Maschinelles Lernen kann die Leistung von Robotern verbessern, indem es ihnen ermöglicht wird, aus Daten und Erfahrungen zu lernen. Es kann sich an neue Situationen anpassen und basierend auf den gesammelten Informationen intelligente Entscheidungen treffen. Dies kann zu einer besseren Genauigkeit, Effizienz und Robustheit des Verhaltens des Roboters führen.

3. Wie wird maschinelles Lernen in autonomen Fahrzeugen eingesetzt?

   Maschinelles Lernen wird in autonomen Fahrzeugen eingesetzt, damit sie auf der Grundlage von Sensordaten Entscheidungen treffen, Routen planen und durch komplexe Umgebungen navigieren können. Es wird auch zur Objekterkennung und -erkennung, Verhaltensvorhersage und Entscheidungsfindung verwendet.

4. Was ist Reinforcement Learning in der Robotik?

   Reinforcement Learning in der Robotik ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der Roboter darauf trainiert werden, durch Versuch und Irrtum zu lernen. Der Roboter erhält basierend auf seinen Aktionen Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen und lernt, sein Verhalten zu optimieren, um seine Belohnung zu maximieren.

5. Was ist selbstüberwachtes Lernen in der Robotik?

   Selbstüberwachtes Lernen in der Robotik ist eine Technik des maschinellen Lernens, die es Robotern ermöglicht, ihre eigenen Trainingsdaten zu generieren, indem sie aus ihrer Umgebung lernen. Dies kann die Verwendung von Vorwissen und von Sensoren erfassten Daten umfassen, um langreichweitige mehrdeutige Sensordaten zu interpretieren.

6. Wie wird maschinelles Lernen in Hilfs- und Medizintechnologien eingesetzt?

   Maschinelles Lernen wird in Hilfs- und Medizintechnologien eingesetzt, um die Leistung und Zuverlässigkeit von Robotersystemen für Menschen mit Behinderungen und Erkrankungen zu verbessern. Es wird für Bewegungstherapie, autonome Chirurgie, diagnostische und therapeutische Zwecke verwendet.