Machine Learning

Roboter sollen bald selbstständig denken

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Die Fähigkeit, selbstständig zu handeln, erfordert auch ein neues Level für Betriebssysteme und der Programmierung für Autonome Systeme, denn, so führt Sami Haddadin aus: „Ein Autonomes System interagiert mit einer potenziell unbekannten und fast nicht beschreibbaren Umwelt. Das muss auch in den Abstraktionsmodellen einer Software repräsentiert sein.“ Eine große Herausforderung ist beispielsweise das Sammeln der über die Sensoren gewonnenen Daten, die dann in Echtzeit zu einem kohärenten Bild der Umgebung zusammengefügt werden müssen.

In MathWorks auf vortrainierte neuronale Netzwerke zurückgreifen

Weiterhin ist es essentiell, das autonome System mit Informationen und Szenarien zu trainieren, sodass es erlernt, selbst sinnvolle Entscheidungen zu treffen. Gerade der Prozess des Trainings nimmt meistens viel Zeit und Ressourcen in Anspruch. Deshalb hat MathWorks vor kurzem die Möglichkeit in MATLAB eingeführt, auf bereits vortrainierte neuronale Netzwerke wie zum Beispiel GoogLeNet zurückzugreifen.

Je komplexer die Handlungen sind, die ein Roboter übernehmen soll, umso mehr Daten muss er in kürzester Zeit verarbeiten und daraus intelligente Handlungen initiieren können. Doch mit diesen Fähigkeiten steigt auch der Nutzen, den der Mensch aus ihnen ziehen kann.

Die klugen, digitalen Helfer könnten sowohl für die private Unterstützung im Alltag als auch für Industrieroboter in der Industrie 4.0, aber auch in der Medizinrobotik genutzt werden – etwa als Nanoroboter, die Medikamente im Blut verabreichen, ebenso wie als Exoskelette für die Rehabilitation. Noch hat die Forschung erst die ersten Schritte auf diesem Weg gemacht, aber die Möglichkeiten sind schon heute vielfältiger als je zuvor.

Roboter und Menschen

Zusammenfassung Prof. Haddadin auf MathWorks (externer Link)

Der Beitrag ist ursprünglich auf unserem Partnerportal elektronikpraxis elektronikpraxis erschienen.

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