Die Robotik-Revolution: Training digitaler Zwillinge in der Cloud

Die Automatisierung hat in vielen Branchen große Fortschritte gemacht, aber die traditionelle Robotik stößt bei komplexen, variablen Aufgaben oft an ihre Grenzen. Wir haben erforscht, wie maschinelles Lernen und digitale Zwillinge intelligentere, anpassungsfähigere Roboter schaffen können. In einem ausführlichen Artikel erläutern pib-Mitbegründer Jürgen Baier und sein Kollege Dirk Schüpferling das Potenzial und den praktischen Nutzen dieser Technologien.

Die Herausforderung der Automatisierung

Herkömmliche Roboter eignen sich hervorragend für sich wiederholende und standardisierte Aufgaben. In unstrukturierten oder sich schnell verändernden Umgebungen haben sie jedoch Schwierigkeiten. Diese Szenarien erfordern nicht nur mechanische Präzision, sondern auch eine Art „Intuition“ oder Flexibilität, die bisher nur dem Menschen eigen war. Forscher:innen arbeiten hart daran, Maschinen intelligenter und kreativer zu machen, um diese Lücke zu schließen.

Maschinelles Lernen als Schlüssel zu intelligenteren Robotern

Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere maschinelles Lernen (ML) bieten Lösungen für das Training von Robotern, damit sie komplexere Aufgaben übernehmen können.
Das Verstärkungslernen ist besonders vielversprechend.
Bei diesem Ansatz lernt ein neuronales Netzwerk durch Interaktion mit seiner Umgebung, optimale Strategien zu entwickeln.
Das System erhält Belohnungen für gewünschte Ergebnisse, was den Lernprozess beschleunigt und die Anpassungsfähigkeit erhöht.

Die Kosten und Risiken des Lernens in realen Umgebungen

Das Training von Robotern in realen Umgebungen stellt eine große Herausforderung dar. Die Kosten für die Schaffung und Instandhaltung dieser Umgebungen sind hoch. Physische Schäden an Objekten, die während des Trainings verwendet werden, verursachen zusätzliche Kosten und können den Prozess verlangsamen. In sicherheitskritischen Bereichen sind Fehler beim Training inakzeptabel, da sie Menschen oder teure Ausrüstung gefährden könnten.

Die Lösung: Digitale Zwillinge

Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Kopie eines realen Objekts oder Systems, die Experimente in einer sicheren, kontrollierten Umgebung ermöglicht.
Diese Technologie hat erhebliche Vorteile: Sie senkt die Kosten, indem sie Schäden an physischen Komponenten verhindert und eine schnelle Skalierung von Lernprozessen ermöglicht.
Durch die Beschleunigung von Simulationen und die parallele Durchführung mehrerer Trainingseinheiten können große Datenmengen erzeugt werden, was die Lerneffizienz erheblich steigert.

Einen digitalen Zwilling für unseren humanoiden Roboter schaffen

Für unseren humanoiden Roboter pib haben wir einen digitalen Zwilling erstellt, indem wir unsere CAD-Dateien in ein virtuelles Modell umgewandelt haben.
Dieser digitale Zwilling ahmt das Verhalten des physischen Roboters nach und ermöglicht es uns, Algorithmen vorzutrainieren und Verstärkungslernen in einer simulierten Umgebung durchzuführen.
Dieser Ansatz reduziert Hardwareprobleme und -kosten und ermöglicht eine schnellere Fehlererkennung und ein effizienteres Training.
Für eine ausführliche Erklärung, findest du den vollständigen Artikel hier.

Fazit

Mit unseren Forschungs- und Entwicklungsbemühungen haben wir daran gearbeitet, fortschrittliche Automatisierungstechnologien zugänglicher zu machen.
Digitale Zwillinge zum Beispiel eröffnen neue Möglichkeiten für Innovationen in der Robotik und darüber hinaus.
Bei der Zukunft der Automatisierung geht es nicht nur um Technologie, sondern auch um Zugänglichkeit – und du kannst dich uns anschließen, um den Weg zu ebnen!
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