Alltagstaugliche Service- oder Pflegeroboter sind ein riesiger Zukunftsmarkt, aber noch existiert die Technologie nicht. Google will das ändern – und startet bei der Mülltrennung.

Industrieroboter sind teuer und spezialisiert: Sie schweißen, schrauben, tackern, stanzen oder bewegen. Ihre Aufgaben erledigen sie immer am selben Fleck. Ihre Arbeitsschritte sind fix einprogrammiert. Ihr Zuhause: die Fabrikhalle.

Nun wäre es nicht so, dass es nur in der Fabrikhalle Arbeit gibt, die wir gerne Robotern überlassen würden. Doch Roboter, die sich frei durch unser Zuhause oder Büro bewegen und dort flexibel viele unterschiedliche Aufgaben erledigen, gibt es nicht. Sie zu entwickeln, ist die vielleicht größte Herausforderung der Roboterforschung.

Industrieroboter werden in eindeutigen Szenarien eingesetzt und lernen nicht eigenständig. Alltagsroboter bilden den Gegenpol, sie müssen sich flexibel im menschlichen Alltag zurechtfinden und sich eigenständig weiterentwickeln. Selbstfahrende Autos sind eine Annäherung an Alltagsroboter, allerdings sind beim Einsatzziel (Autofahren) und im Einsatzgebiet (Straßenverkehr) eingeschränkt. Bild: Google X

Industrieroboter werden in eindeutigen Szenarien eingesetzt und lernen nicht eigenständig. Alltagsroboter bilden den Gegenpol, sie müssen sich flexibel im menschlichen Alltag zurechtfinden und sich eigenständig weiterentwickeln. Selbstfahrende Autos sind eine Annäherung an Alltagsroboter, allerdings sind beim Einsatzziel (Autofahren) und im Einsatzgebiet (Straßenverkehr) eingeschränkt. Bild: Google X

Googles Forschungslabor X gibt nun einen Einblick in das “Everyday Robot Project”: Die Forscher wollen einen “universellen Lernroboter” bauen, der in verschiedenen Situationen funktioniert – beispielsweise sowohl im Büro als auch im Pflegeheim.

Alltagstauglicher Mülltrennungsroboter

Ein erster Prototyp des Roboters ist mit Kameras, einem Greifarm und Rädern ausgestattet. Er kann Alltagsgegenstände identifizieren und bewegen und von menschlichen Demonstrationen oder in einer virtuellen Simulation lernen.

Einblick in die virtuelle Trainingsumgebung. Bild: X.

Einblick in die virtuelle Trainingsumgebung. Bild: Google X

Dieser erste Prototyp macht sich bereits im Haushalt nützlich: Er sortiert Müll. Dafür musste er lernen, verschiedene Müllsorten zu identifizieren, aufzunehmen und richtig abzulegen. Aktuell wirft er weniger als fünf Prozent des Abfalls in die falsche Tonne, macht seinen Job also besser als der Mensch.

An seiner Arbeitsgeschwindigkeit muss er allerdings noch arbeiten – die Forscher bezeichnen den Roboter als “ziemlich langsam”.

In der echten Trainingsumgebung lernt der Roboter, Müll zu sortieren. Bild: X.

In der echten Trainingsumgebung lernt der Roboter, Müll zu sortieren. Bild: Google X

Laut der Forscher wird noch viel Zeit vergehen, bis ein universeller Lernroboter das Labor verlässt. Bis dahin möchten sie weiter mit Alltagsaufgaben wie der Mülltrennung experimentieren. Dieses Training direkt an der Aufgabe sei der einzige Pfad hin zu nützlichen Alltagsrobotern.

Welche KI-Technologien auf diesem Pfad helfen werden, erfahrt in unserer Liste zu neun nützlichen Fähigkeiten aktueller Künstlicher Intelligenz.

Quelle: Google X

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