DexNet 2.0: Roboter mit künstlicher Intelligenz lernt präzises Greifen

Screenshot news.berkeley.edu

Das intuitive greifen von Gegenständen stellt selbst für Kleinkinder eine Selbstverständlichkeit da – jedoch für Roboter ist diese simple Tätigkeit eine echte Herausforderung. Viele Industrieroboter machen deswegen nur sehr wenige – vorher mühsam – einprogrammierte Bewegungen. Das Umstellen einer Fertigungsstraße auf ein vollkommen anderes Produkt: Kann mitunter eine echte finanzielle und technologische Herausforderung bedeuten. Der Roboter >>DexNet 2.0<< von der amerikanischen Universität Berkeley soll in genau jenen Bereich jetzt Abhilfe schaffen. Die Basis bildet zunächst eine riesige Datenbank von dreidimensionalen Formen mit insgesamt 6,7 Millionen Datenpunkte – welche ein neuronales Netzwerk verwendet – um neue Griffe zu erlernen: Um Objekte mit unregelmäßigen Formen aufheben und bewegen zu können. Das studieren von Gegenständen mit der optimalen Weise zum Anfassen steht hierbei im Vordergrund.

 

 

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