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Podcast über Künstliche Intelligenz und Wissenschaft
KI bei der Bundeswehr und der BWI | DEEP MINDS #16

Alphabets erster alltagstauglicher Roboter kommt als Prototyp in Google-Büros an und soll zur Ordnung beitragen.

Im Dezember 2019 stellte Googles Mutterkonzern Alphabet das "Everyday Robots"-Projekt vor. Das Ziel: alltagstaugliche Roboter, die sich sicher in unstrukturierten Umgebungen bewegen und neue Aufgaben lernen können.

Das ist eine besondere Herausforderung in Relation zu heute üblichen Robotersystemen, die häufig nur eine Aufgabe beherrschen und nicht lernfähig sind. Der Alltagsroboter benötigt gleichermaßen eine flexible Hülle, also einen Körper, der als Werkzeug verschiedene Aufgaben erfüllen kann, und ein lernfähiges Betriebssystem.

Die Entwicklung von Alltagsrobotern ist besonders anspruchsvoll, da sie sich in unstrukturierten Umgebungen zurechtfinden und flexibel neue Aufgaben lernen müssen. | Bild: Alphabet
Die Entwicklung von Alltagsrobotern ist besonders anspruchsvoll, da sie sich in unstrukturierten Umgebungen zurechtfinden und flexibel neue Aufgaben lernen müssen. | Bild: Alphabet

Hundert Roboter räumen am Google Campus auf

Den 2019 vorgestellten Prototyp trainierte Alphabet noch auf das Müllsortieren. Er lernte, verschiedene Müllsorten zu identifizieren und in die richtige Tonne zu werfen. Den Job erfüllte der Roboter besser als der Mensch.

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Der jetzt auf den Google Campus ausrollende und herumrollende weiterentwickelte Prototyp kann weiter Müll sortieren und zusätzlich Tische abbürsten, Tassen aufsammeln, Stühle rücken und Türen öffnen. Mehr als 100 dieser Roboter-Prototypen sind laut Google in den eigenen Büros unterwegs und sorgen für Ordnung.

Der Recycling-Alltagsroboter kann jetzt auch Tische abwischen. | Video: Alphabet

Orientieren kann sich der Roboter mittels maschinellem Sehen und den am beweglichen Kopf angebrachten Kameras. An der Seite dreht sich außerdem ein Radarsystem für eine exaktere 3D-Orientierung im Raum.

Aus der Simulation ins echte Leben

Beim KI-Training setzt Alphabet auf eine Mischung aus Training in der Simulation und in der Realität. Nach dem Vortraining in der Simulation kann der Prototyp laut Alphabet eine "komplexe Aufgabe" wie das Öffnen einer Tür mit einer Erfolgsrate von 90 Prozent mit nur einem zusätzlichen Echtwelt-Trainingstag lernen. 2016 habe das Erlernen ähnlicher Greifaufgaben für kleine Alltagsgegenstände noch vier Monate benötigt - bei einer Erfolgsrate von nur 75 Prozent.

Türen öffnen oder Stühle rücken - beide Aufgaben erledigt der Roboter mit nur einem Algorithmus. | Video: Alphabet

Empfehlung

Den Algorithmus für das Türöffnen konnten die Alphabet-Forschenden zusätzlich fürs Stühlerücken anwenden. "Diese Fortschritte geben uns die Hoffnung, dass unser 'Moonshot' zum Bau von universell einsetzbaren, lernenden Robotern vielleicht doch noch möglich ist", schreibt Alphabets Roboterchef Hans Peter Brøndmo. Dennoch seien flexible Alltagsroboter noch eine weit entfernte Zukunftsvision. Ein Moonshot eben.

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Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
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