Erfahren Sie, wie maschinelles Lernen und Robotik die Leistung, Anpassung und Zusammenarbeit von Robotern verbessern können, und entdecken Sie einige der Herausforderungen und Chancen für ihre Synergie.

A few days ago Google Deep Mind released a new model - RT2 (robotic transformer 2). This opens up completely unknown adaptation capabilities, thanks to ML. Robotic Transformer 2 (RT-2) is a special model that learns from both the internet and real robot experiences to control robots. It can understand and follow instructions, even for tasks it has never encountered before, thanks to its combined knowledge. RT-2 can do things like picking up objects or figuring out which action to take based on given commands!

I call it Robot 4.0 - that is, the mechanical part that everyone has known for many years with the addition of a powerful addition in the form of ML. For example, reinforcement learning (RL) helped a robot dog to learn how to walk in just 1 hour. A research team from Berkeley, developed the Dreamer program, a reinforcement learning algorithm that enables robots to learn tasks through trial and error, achieving impressive results with minimal interaction. Unlike simulations, which have limitations, Dreamer's real-world training approach shows promise, but more testing is needed to assess its adaptability to different situations. It's just one example of one type of ML.

Wie können maschinelles Lernen und Robotik voneinander profitieren?

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Maschinelles Lernen und Robotik sind zwei Bereiche, die viel Potenzial haben, sich gegenseitig zu verbessern. Maschinelles Lernen ist der Prozess, Computer dazu zu bringen, aus Daten und Erfahrungen zu lernen, während Robotik die Wissenschaft und Technik ist, Maschinen zu schaffen, die Aufgaben in der physischen Welt ausführen können. In diesem Artikel erfahren Sie, wie maschinelles Lernen und Robotik auf unterschiedliche Weise voneinander profitieren können, z. B. durch die Verbesserung der Roboterleistung, die Ermöglichung der Roboteranpassung und die Förderung der Mensch-Roboter-Zusammenarbeit.

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Lukas M. Ziegler

Robotics evangelist @ planet Earth 🌍 | Telling your robot stories.

1 Leistung des Roboters

Eine Möglichkeit, wie maschinelles Lernen der Robotik zugute kommen kann, besteht darin, die Leistung von Robotern bei verschiedenen Aufgaben zu verbessern. Maschinelles Lernen kann Robotern beispielsweise dabei helfen, ihre Bewegungen zu optimieren, ihre Sensoren und Aktoren zu steuern und ihre Aktionen zu planen. Maschinelles Lernen kann Robotern auch dabei helfen, aus ihren eigenen oder den Erfahrungen anderer Roboter zu lernen, z. B. durch Reinforcement Learning, Imitation Learning oder Transfer Learning. Diese Methoden können es Robotern ermöglichen, neue Fähigkeiten zu erwerben, ihre Richtlinien zu verfeinern und auf neue Situationen zu verallgemeinern.

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Lukas M. Ziegler

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I call it Robot 4.0 - that is, the mechanical part that everyone has known for many years with the addition of a powerful addition in the form of ML. For example, reinforcement learning (RL) helped a robot dog to learn how to walk in just 1 hour. A research team from Berkeley, developed the Dreamer program, a reinforcement learning algorithm that enables robots to learn tasks through trial and error, achieving impressive results with minimal interaction. Unlike simulations, which have limitations, Dreamer's real-world training approach shows promise, but more testing is needed to assess its adaptability to different situations. It's just one example of one type of ML.

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2 Roboter-Adaption

Eine weitere Möglichkeit, wie maschinelles Lernen der Robotik zugute kommen kann, besteht darin, Roboter in die Lage zu versetzen, sich an sich ändernde Umgebungen und Bedingungen anzupassen. Maschinelles Lernen kann Robotern beispielsweise dabei helfen, Anomalien, Ausfälle oder Unsicherheiten zu erkennen und darauf zu reagieren. Maschinelles Lernen kann Robotern auch dabei helfen, ihre Parameter, Modelle oder Verhaltensweisen auf der Grundlage von Feedback, Kontext oder Präferenzen anzupassen. Diese Fähigkeiten können Roboter robuster, flexibler und personalisierter machen.

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Lukas M. Ziegler

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A few days ago Google Deep Mind released a new model - RT2 (robotic transformer 2). This opens up completely unknown adaptation capabilities, thanks to ML. Robotic Transformer 2 (RT-2) is a special model that learns from both the internet and real robot experiences to control robots. It can understand and follow instructions, even for tasks it has never encountered before, thanks to its combined knowledge. RT-2 can do things like picking up objects or figuring out which action to take based on given commands!

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3 Mensch-Roboter-Kollaboration

Eine dritte Möglichkeit, wie maschinelles Lernen der Robotik zugute kommen kann, ist die Förderung der Mensch-Roboter-Zusammenarbeit. Maschinelles Lernen kann Robotern beispielsweise helfen, Menschen zu verstehen und mit ihnen zu kommunizieren, z. B. durch Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Sehen oder Spracherkennung. Maschinelles Lernen kann Robotern auch dabei helfen, mit Menschen zu kooperieren und sich zu koordinieren, z. B. durch Spieltheorie, soziales Lernen oder inverses Reinforcement Learning. Diese Techniken können Roboter interaktiver, intelligenter und vertrauenswürdiger machen.

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4 Herausforderungen des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen kann der Robotik zwar viele Vorteile bieten, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich, die es zu bewältigen gilt. Maschinelles Lernen kann beispielsweise eine Menge Daten, Berechnungen oder Zeit erfordern, um die Modelle oder Algorithmen zu trainieren und zu testen. Maschinelles Lernen kann auch einige Risiken mit sich bringen, wie z. B. Überanpassung, Unteranpassung oder Voreingenommenheit. Maschinelles Lernen kann auch einige ethische, rechtliche oder soziale Fragen aufwerfen, wie z. B. Datenschutz, Rechenschaftspflicht oder Transparenz. Diese Herausforderungen erfordern ein sorgfältiges Design, eine sorgfältige Bewertung und Regulierung von Systemen des maschinellen Lernens und der Robotik.

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R. D. Childers
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One of the potential options is to have robotics, cameras, and lidar working in tandem to observe humans in motion and try to anticipate the human motion and work in conjunction with it, much like an apprentice would observe an experienced worker. Some similar examples exist in the world of chess competitions that show humans and software working collaboratively is the strongest option.

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5 Möglichkeiten der Robotik

Auf der anderen Seite kann die Robotik auch einige Möglichkeiten für das maschinelle Lernen bieten. Zum Beispiel kann die Robotik eine reichhaltige und vielfältige Quelle von Daten, Problemen und Anwendungen für maschinelles Lernen bieten. Die Robotik kann auch eine realistische und herausfordernde Testumgebung für Methoden und Ergebnisse des maschinellen Lernens darstellen. Die Robotik kann auch zu neuen Ideen und Erkenntnissen für das maschinelle Lernen inspirieren, etwa aus biologischen oder physikalischen Prinzipien. Diese Möglichkeiten können Innovation, Entdeckung und Fortschritt in den Bereichen maschinelles Lernen und Robotik fördern.

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6 Zukünftige Richtungen

Maschinelles Lernen und Robotik sind beides dynamische und interdisziplinäre Bereiche mit viel Raum für Verbesserungen und Integration. Zu den zukünftigen Richtungen, um die Synergie zwischen diesen beiden Bereichen zu erforschen, gehören die Entwicklung effizienterer und zuverlässigerer Methoden und Werkzeuge für das maschinelle Lernen für die Robotik, die Entwicklung anpassungsfähigerer und kollaborativerer Roboter, die von Menschen lernen können, die Untersuchung ethischer, rechtlicher und sozialer Auswirkungen auf maschinelles Lernen und Robotik sowie die Erforschung neuartiger Anwendungen für diese beiden Bereiche.

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Wie können maschinelles Lernen und Robotik voneinander profitieren?

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1 Leistung des Roboters

2 Roboter-Adaption

3 Mensch-Roboter-Kollaboration

4 Herausforderungen des maschinellen Lernens

5 Möglichkeiten der Robotik

6 Zukünftige Richtungen

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2 Roboter-Adaption

3 Mensch-Roboter-Kollaboration

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