Roboter lernen mit einer neuen Sprache: Effizienter und vielseitiger

Stellen Sie sich vor, ein Roboter lernt nicht nur anhand expliziter Anweisungen, sondern spricht eine gemeinsame Sprache mit Daten aus verschiedenen Quellen – so wie wir Menschen durch Texte, Bilder und Gespräche Wissen aufnehmen. Genau diesen Ansatz verfolgen Forscher des MIT, um die Entwicklung der Robotik zu revolutionieren.

Derzeit leiden Roboter oft an einem Mangel an Trainingsdaten, was ihr Lernen erschwert. Jedes neue Aufgabenfeld erfordert mühsames Sammeln spezifischer Daten, ein zeitraubender und kostenintensiver Prozess.

Die Lösung: Eine innovative Roboter-Sprache, die Daten aus Simulationen, realen Robotern und verschiedenen Sensoren (wie Bild, Position etc.) vereinheitlicht. Diese gemeinsame Sprache ermöglicht es einer generativen KI, das Wissen effizient zu verarbeiten und Roboter universell trainieren zu können – ohne immer von Grund auf neu beginnen zu müssen.

Stellen Sie sich vor: Ein Roboter, der durch simulierte Bewegungen und reale Erfahrungen lernt, wie er ein Glas hebt, kann dieses Wissen dann auch auf unterschiedliche Glasformate oder Umgebungen anwenden.

„Oft wird in der Robotik behauptet, dass es an Trainingsdaten mangelt“, erklärt Lirui Wang, EECS-Studentin am MIT und Hauptverfasserin des Artikels zur neuen Methode. „Doch ein ebenso großes Problem ist die Heterogenität der Daten – sie stammen aus verschiedenen Bereichen, Modalitäten und von unterschiedlicher Roboterhardware. Unsere Arbeit zeigt, wie man einen Roboter mit all diesen Daten gemeinsam trainieren kann.“

Die Ergebnisse sind beeindruckend: In Simulationen und realen Tests übertraf dieses neue Verfahren herkömmliche Methoden um mehr als 20 Prozent. Es ist schneller, kostengünstiger und eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung intelligenterer und flexiblerer Roboter.

Dieser Fortschritt könnte uns auf dem Weg zu einer Zukunft mit intelligenten, alltagsfähigen Robotern einen wichtigen Schritt näherbringen.

Schlagwörter: MIT + charles taylor + 123RF.com

Wie bewerten Sie den Schreibstil des Artikels?