Wie kann die Robotik das KI-Lernen unterstützen?

Neue Deep-Tech-Technologien wie ChatGPT, Character.ai, Midjourney, Bard oder Capcut…, faszinieren Milliarden von Nutzern weltweit. Sie sind eine wahre Revolution des modernen Zeitalters und werden von Profis und Privatpersonen gleichermaßen genutzt. Künstliche Intelligenzen sind plötzlich in unser tägliches Leben eingedrungen, so dass es eine Selbstverständlichkeit ist, sie zu lernen. So kann die Robotik genutzt werden, um KI zu lehren. Entdecken Sie, wie Robotik und KI sich gegenseitig ergänzen.

Das Jahr 2022 endete mit dem Beginn einer neuen Ära: der der künstlichen Intelligenz. Seit der Einführung des ChatGPT-Sprachmodells hat die Künstliche Intelligenz einen wichtigen Meilenstein im Bereich der digitalen Technologien erreicht. Sprachmodelle sind darauf programmiert, zu lernen, Lösungen zu finden und Entscheidungen zu treffen, genau wie der Mensch. Im Bereich der Robotik ist die KI ein Katalysator für die Produktivität. Robotik mit Künstlicher Intelligenz (Robotik-KI) hat die Leistung von Haushalts- und Industrierobotern verbessert.

Auch der umgekehrte Weg (KI-Robotik) ist möglich, indem die Robotik beim Lernen von künstlicher Intelligenz helfen kann. Interaktionen zwischen Robotern und KI können Modelle für maschinelles Lernen bereichern und neue Möglichkeiten für die KI-Forschung eröffnen. Zum Beispiel das Erlernen von KI mit Hilfe eines 6-Achsen-Roboterarm kann ideal sein, unabhängig vom Niveau der Person, die ihre Fähigkeiten verbessern möchte.

KI: ein System, das wie Menschen und Tiere funktioniert

Künstliche Intelligenz ist nicht immun gegen Fehler. Daher muss sie regelmäßig angepasst werden, um perfekt auf die Anfragen ihrer Benutzer zu reagieren. Daher muss die KI jeden Tag lernen.

Wie bei Menschen und Tieren basiert auch der Lernprozess der KI auf Fehlern. Tiere können zum Beispiel erkennen, wenn sie einen Fehler gemacht haben. Um zu vermeiden, dass sie denselben Fehler wiederholen, sind sie dann in der Lage, zu reflektieren und anders zu handeln. Bei der künstlichen Intelligenz ist es genau dasselbe.

KI lernt durch verzögertes Feedback. Dieser Prozess ermöglicht es der Maschine, ihre Antworten auf Benutzeranfragen besser anzupassen.

Mit dieser Fähigkeit kann die KI zu einem wirklich mächtigen Werkzeug werden, das in der Lage ist, selbständig wohlüberlegte Entscheidungen zu treffen. Um dies zu erreichen, kann sie sich auf verschiedene Lernmethoden stützen, darunter das so genannte verstärkende Lernen.

Verstärkendes Lernen verstehen

Wie bereits erwähnt, ist das Verstärkungslernen (Reinforcement Learning, RL) eine Methode, um der KI beizubringen, eigenständig Entscheidungen zu treffen. Es unterscheidet sich daher von den beiden anderen KI-Lernmethoden, nämlich dem überwachten und dem unüberwachten Lernen.

Bei AR muss die KI durch Interaktion mit ihrer Umgebung selbständig lernen. Mit anderen Worten: Sie holt sich alle Informationen, die sie braucht, aus ihrer Umgebung und integriert sie dann in ihr Gedächtnis. Nach wiederholtem Üben kann sie ihr Lernen verfeinern. Damit die KI die Lektionen aufnehmen kann, stützt sich die Technik auf ein System von Belohnungen und Bestrafungen.

Diese Art von Ansatz wird in einer Vielzahl von Bereichen angewendet. KI für soziale Netzwerke zum Beispiel untersucht das Verhalten und die Informationen der Benutzer, um geeignete Inhalte vorzuschlagen. Die Belohnung betrifft in diesem Fall Benutzeraktionen wie Likes und Shares. Ein weiteres Beispiel ist die künstliche Intelligenz (AR), die es Robotern ermöglicht, Objekte automatisch aufzunehmen, ohne dass ein Mensch sie führen muss. Viele andere Anwendungsbereiche können vom KI-Verstärkungslernen profitieren.

Robotik könnte das KI-Lernen revolutionieren

Verstärkungsbasiertes KI-Lernen ist nach wie vor praktisch, um komplexe Probleme durch direkte Interaktion mit der Umgebung zu lösen. In diesem Sinne erweist sich die Robotik als eine interessante Alternative. Der Roboter ist in der Lage, geführte Anweisungen zu geben, was wiederum der KI ermöglicht, präzisere Informationen zu behalten und so ihre Fehler zu begrenzen.

Die heutigen Tech-Giganten arbeiten an humanoiden Robotern, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben natürlich zu reproduzieren. Das ist zum Beispiel der Fall bei den Technikern von Columbia Engineering. Sie verwenden haptische Feedback-Lösungen, um den Roboter zu zähmen.

In der Praxis führt ein Bediener Aufgaben aus, die der Roboter dank einer Verbindung mit dem Bediener über Joysticks zunächst subtil imitieren muss. Die KI des Roboters zeichnet ihrerseits die verschiedenen Aktionen auf, die die Joysticks dank der Interaktion mit dem Bediener ausführen, um sie in Zukunft zu reproduzieren.

Es gibt auch viele einfache Übungen, die Theorie und Praxis miteinander verbinden, wie z.B.:

• Nachahmung der Bewegungen eines menschlichen Arms durch einen Roboter mit KI,
• die Übersetzung der Programmiersprache eines Roboters, um ihn mit verschiedenen KI-Algorithmen zu testen, und viele andere Themen.

Robotik und KI: Perspektiven für innovative Forschung

Wenn KI zur Optimierung der Roboterleistung eingesetzt werden kann, inwieweit ist es dann möglich, mit KI über einen Roboterarm zu trainieren? Obwohl noch nicht dokumentiert, bieten Wissenstransfer und Datenerfassung interessante Perspektiven. Hier sind einige Möglichkeiten, die Sie als Forscher erforschen können.

Entwicklung von KI-Robotik für den Kompetenztransfer

An einer amerikanischen Universität war ein Roboter in der Lage, eine Aufgabe auszuführen, die auf dem Wissen eines anderen Roboters an einer anderen Universität beruhte. Der PR2-Roboter wusste, wie man Tassen bewegt und sie auf eine bestimmte Art und Weise anordnet, eine Aufgabe, für die er programmiert wurde. Indem er sein Wissen auf der RoboBrain-Plattform registrierte, ermöglichte er Baxter, einem anderen Roboter, den Zugriff darauf. Baxter übernahm das Wissen und war in der Lage, die Objekte auf dieselbe Weise zu bewegen.

Die Studie unterstreicht die Tatsache, dass ein Roboter, der für die Ausführung bestimmter Aufgaben trainiert wurde, sein “Know-how” auf einen anderen Roboter übertragen kann. Durch das Training von Robotern für bestimmte Aufgaben könnten Forscher und Entwickler die Fähigkeiten von KI-Systemen verbessern.

Einsatz von Robotern zur Datenerfassung

Auch der Einsatz von Robotern kann die Datenerfassung vereinfachen. Autonome mobile Roboter (AMR) sind Beispiele für diese Technologie. Ausgestattet mit Kameras und Sensoren können diese Roboter Bilder, Videos oder physische Messungen von Objekten in einer bestimmten Umgebung aufzeichnen. Diese Daten können dann verwendet werden, um eine KI zu trainieren.

Zur Erinnerung: KI ist darauf programmiert, wie ein Mensch zu denken. Damit KI sich weiterentwickeln und die Fähigkeiten des maschinellen Lernens verbessern kann, könnten Forscher auch auf Roboter zurückgreifen. Die Idee wäre, sie so zu programmieren, dass sie mit Menschen interagieren und die Reaktionen während ihrer Interaktionen aufzeichnen. Sobald die Daten auf die KI übertragen wurden, können sie helfen, das menschliche Verhalten zu verstehen und die Modelle für maschinelles Lernen zu verbessern.

Bauen Sie die Zukunft der KI mit Ned2: unser 6-Achsen-Roboterarm

Im Kontext des KI-Lernens ist der Ned2 6-Achsen-Roboterarm Der von uns angebotene Ned2 erweist sich als ein sehr komplettes Werkzeug. Dank seines robusten Designs und zahlreicher Zubehörteile bietet Ned2 eine ideale Erfahrung für die Durchführung von Übungen, die auf künstlicher Intelligenz und dem Roboter basieren. Letzterer ermöglicht es den Schülern, direkt mit einem physischen System zu interagieren. Unser Roboterarm eröffnet neue Perspektiven für das Lernen und Verstehen der Grundlagen der KI. Durch die Kombination von Robotik und künstlicher Intelligenz ebnet Niryo den Weg für umfassendes Lernen in diesen Bereichen.