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Künstliche Intelligenz Lernfähige Roboter für den autonomen Einsatz im Weltall

| Redakteur: Katharina Juschkat

Das Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz entwickelt eine lernfähige Software, die es Robotern erlaubt, im Weltraum und auf der Erde geschickt zu hantieren. Dadurch sollen Roboter flexibel auf unvorhergesehene Situationen reagieren können

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Die Roboterdame Aila erledigt eine autonome Manipulationsaufgabe in einem Nachbau der ISS.
Die Roboterdame Aila erledigt eine autonome Manipulationsaufgabe in einem Nachbau der ISS.
(Bild: DFKI GmbH/Jakob Weber )

Greifen, heben, schrauben – Roboter sollen an menschenfeindlichen Orten wie dem Weltraum selbstständig knifflige Aufgaben lösen. Damit ihnen das gelingt, haben das Robotics Innovation Center des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Arbeitsgruppe Robotik an der Universität Bremen Methoden zur ein- und zweiarmigen Manipulation entwickelt sowie eine Lernplattform, die es Maschinen ermöglicht, Verhaltensweisen des Menschen nachzuahmen.

Intelligente Systeme reichen an Fähigkeiten des Menschen heran

Roboter werden heute in immer mehr Bereichen für komplexe Aufgaben eingesetzt – auf fremden Planeten sollen sie etwa Infrastruktur aufbauen. Das erfordert intelligentere Systeme, die an die Fähigkeiten des Menschen heranreichen.

In dem am 31. Juli erfolgreich abgeschlossen Projekt Besman („Behaviours for Mobile Manipulation“) erarbeitete das Team des DFKI und der Universität Bremen generische Steuerverfahren für die ein- und zweiarmige Manipulation. Das Besondere: diese funktionieren unabhängig von der Gestalt des Roboters – sowohl in menschenähnlichen Systemen wie dem Roboter Aila als auch in mehrbeinigen Kletterrobotern wie Mantis.

Mithilfe der Verfahren sollen Roboter nicht nur unterschiedliche Objekte manipulieren können, sondern auch flexibel auf unvorhergesehene Situationen reagieren – und zwar ohne dass der Mensch eingreifen muss. Darüber hinaus entwickelten die Bremer Wissenschaftler eine maschinelle Lernplattform, mit der das System situationsspezifisches Verhaltensweisen lernt, die es über eine Schnittstelle zum Menschen einstudiert.

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