Nvidia: Roboter lernen durch Beobachten (mit Video)

Forscher von Nvidia http://nvidia.com haben ein laut Unternehmen einzigartiges KI-System entwickelt, mit dem ein Roboter durch das Beobachten eines Menschen lernt, eine bestimmte Aufgabe auszuführen. [...]

Nach nur einmaligem Beobachten kann das KI-System das Stapeln von Klötzen nachmachen.
Nach nur einmaligem Beobachten kann das KI-System das Stapeln von Klötzen nachmachen. (c) Nvidia

Als einfaches Beispiel dient dabei das Stapeln verschiedenfarbiger Bauklötze. Der Ansatz ist dazu gedacht, die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu erleichtern. Das soll dazu beitragen, dass Personen und Roboter in Zukunft problemloser zusammenarbeiten.

Einfach Vormachen

Die wenigsten Menschen sind bewanderte Entwickler, die Maschinen klassisch per Programmcode neue Dinge beibringen können. „Damit Roboter nützliche Aufgaben in der realen Welt ausführen, muss es einfach sein, dem Roboter die Aufgabe zu kommunizieren“, schreiben die Forscher Stan Birchfield und Jonathan Tremblay in ihrer aktuellen Arbeit. Ihr Ansatz, damit in Zukunft jeder Maschinen neue Tricks beibringen kann, ist denkbar einfach: „Mit einer Vorführung kann ein Nutzer einem Roboter eine Aufgabe kommunizieren und Hinweise darauf geben, wie dies am besten zu erledigen ist.“

Die Forscher nutzen eine Reihe neuronaler Netze für einzelne Aufgaben wie die Objekterkennung oder das Erstellen eines Programms. Damit kann ihr Roboter aus einer einzigen Vorführung lernen, wie beispielsweise eine Reihe Bauklötze zu stapeln ist. Dann gibt die Maschine eine für Menschen verständliche Beschreibung, welche Schritte dazu nötig sind. Im Beispiel umfasst das, welche Farbe auf welche andere kommt. Das erlaubt es dem Nutzer, mögliche Verständnisprobleme beim Roboter zu erkennen und korrigierend einzugreifen, ehe die Maschine loslegt.

Synthetische Trainingsdaten

Möglich macht das dem Team zufolge die Nutzung synthetischer Daten zum Trainieren neuronaler Netze. Denn bisherige Ansätze nutzen große Sätze von Hand annotierter Daten für das Training, was einen kritischen Flaschenhals darstellt. Mit einer geeigneten Datensynthese lassen sich dagegen große Sätze annotierter Daten sehr einfach erstellen. Im Experiment nutzen die Forscher eine bildorientierte Datenverarbeitung. So kann das neuronale Netz für die Objekterkennung mit praktisch jedem festen Gegenstand umgehen, der sich gut durch einen umgebenden Quader beschreiben lässt.

Die Arbeit „Synthetically Trained Neural Networks for Learning Human-Readable Plans from Real-World Demonstrations“  wird diese Woche im Rahmen der International Conference on Robotics and Automation näher vorgestellt.

Das nachfolgende Video gibt einen Einblick:


Mehr Artikel

Stijn Bannier, Digital Product Manager, Open API.
News

Air France-KLM erklimmt mit API neue Höhen

Air France-KLM hat mit TIBCO Cloud Integration und TIBCO Cloud Mashery Software eine API-geführte, kundenzentrierte Strategie umgesetzt. Sie verknüpfte ihre riesige Anwendungs- und Datenumgebung, um Partnern, Entwicklern und Endbenutzern ein reibungsloses Erlebnis zu bieten – und dem Unternehmen die Fähigkeit zur agilen Veränderung. […]

Palo Stacho, Mitgründer und Head of Operations bei Lucy Security (c) Lucy Security
Kommentar

Die fünf Mythen von simulierten Phishing-Nachrichten

Das Schweizer Unternehmen Lucy Security hat in einer weltweiten Onlinestudie „Nutzen und Herausforderungen von Cybersecurity-Awareness 2020“ im Juni 2020 Unternehmen nach dem praktischen Nutzen und den Herausforderungen von Cybersecurity-Awareness befragt. Aufgrund dieser Studie räumt Palo Stacho, Mitgründer und Head of Operations bei Lucy Security, mit fünf Mythen auf. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*