Roboter, die mit Textilien arbeiten können, haben viele potenzielle Anwendungsszenarien: Fließbandarbeit in der Textilindustrie, Wäschefalten für Heimanwender oder bei Katastrophen Notunterkünfte und Zelte für die medizinische Erstversorgung errichten. Die Vielfalt an Textilien macht ihre Entwicklung komplex, aber es geht voran.

Die Arbeit mit Textilien ist schwierig für Roboter, da Stoffe sehr flexibel sind und ihr Verhalten daher schwer vorhersehbar ist für unflexible Roboterhände. Aktuelle Textil-Roboter sind daher immer nur auf eine Aufgabe bei der Textilverarbeitung spezialisiert. Ändern sich die Rahmenbedingungen, scheitern sie schnell.

Ein Roboter für die Heimarbeit oder die Altenpflege muss jedoch mit verschiedenen textilen Aufgaben unter unterschiedlichen Bedingungen klarkommen. Forscher arbeiten an einem KI-System, das einen wichtigen Schritt hin zu nützlichen Textil-Robotern darstellt.

Textil-Simulation statt Echtwelt-Beispiele

Um mit den flexiblen Stoffen umgehen zu können, muss eine KI die Dynamik der Textilien verstehen – wie bewegen sie sich, wie interagieren Falten miteinander, was passiert, wenn ein Teil des Materials umgeklappt wird?

Die Forscher der Universität Berkeley und des Honda Research Instituts setzten dafür auf Stoff-Beispiele: Die Künstliche Intelligenz lernt anhand zahlreicher simulierter Stoff-Bewegungen, wie sich Textilien verhalten. Ähnliche Ansätze gab es bereits, die setzten jedoch auf zeitaufwendiges Robotertraining in der echten Welt.

In der physikalisch korrekten Stoff-Simulation sieht die KI tausende Be…

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