Die Automatisierung hat in vielen Branchen gro\u00dfe Fortschritte gemacht, aber die traditionelle Robotik st\u00f6\u00dft bei komplexen, variablen Aufgaben oft an ihre Grenzen. Wir haben erforscht, wie maschinelles Lernen und digitale Zwillinge intelligentere, anpassungsf\u00e4higere Roboter schaffen k\u00f6nnen. In einem ausf\u00fchrlichen Artikel erl\u00e4utern pib-Mitbegr\u00fcnder J\u00fcrgen Baier und sein Kollege Dirk Sch\u00fcpferling das Potenzial und den praktischen Nutzen dieser Technologien. <\/p>\n
Herk\u00f6mmliche Roboter eignen sich hervorragend f\u00fcr sich wiederholende und standardisierte Aufgaben. In unstrukturierten oder sich schnell ver\u00e4ndernden Umgebungen haben sie jedoch Schwierigkeiten. Diese Szenarien erfordern nicht nur mechanische Pr\u00e4zision, sondern auch eine Art „Intuition“ oder Flexibilit\u00e4t, die bisher nur dem Menschen eigen war. Forscher:innen arbeiten hart daran, Maschinen intelligenter und kreativer zu machen, um diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen. <\/p>\n
K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und insbesondere maschinelles Lernen (ML) bieten L\u00f6sungen f\u00fcr das Training von Robotern, damit sie komplexere Aufgaben \u00fcbernehmen k\u00f6nnen.
\nDas Verst\u00e4rkungslernen ist besonders vielversprechend.
\nBei diesem Ansatz lernt ein neuronales Netzwerk durch Interaktion mit seiner Umgebung, optimale Strategien zu entwickeln.
\nDas System erh\u00e4lt Belohnungen f\u00fcr gew\u00fcnschte Ergebnisse, was den Lernprozess beschleunigt und die Anpassungsf\u00e4higkeit erh\u00f6ht. <\/p>\n
Das Training von Robotern in realen Umgebungen stellt eine gro\u00dfe Herausforderung dar. Die Kosten f\u00fcr die Schaffung und Instandhaltung dieser Umgebungen sind hoch. Physische Sch\u00e4den an Objekten, die w\u00e4hrend des Trainings verwendet werden, verursachen zus\u00e4tzliche Kosten und k\u00f6nnen den Prozess verlangsamen. In sicherheitskritischen Bereichen sind Fehler beim Training inakzeptabel, da sie Menschen oder teure Ausr\u00fcstung gef\u00e4hrden k\u00f6nnten. <\/p>\n
Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Kopie eines realen Objekts oder Systems, die Experimente in einer sicheren, kontrollierten Umgebung erm\u00f6glicht.
\nDiese Technologie hat erhebliche Vorteile: Sie senkt die Kosten, indem sie Sch\u00e4den an physischen Komponenten verhindert und eine schnelle Skalierung von Lernprozessen erm\u00f6glicht.
\nDurch die Beschleunigung von Simulationen und die parallele Durchf\u00fchrung mehrerer Trainingseinheiten k\u00f6nnen gro\u00dfe Datenmengen erzeugt werden, was die Lerneffizienz erheblich steigert. <\/p>\n
F\u00fcr unseren humanoiden Roboter pib haben wir einen digitalen Zwilling erstellt, indem wir unsere CAD-Dateien in ein virtuelles Modell umgewandelt haben. Mit unseren Forschungs- und Entwicklungsbem\u00fchungen haben wir daran gearbeitet, fortschrittliche Automatisierungstechnologien zug\u00e4nglicher zu machen. Die Robotik-Revolution: Training digitaler Zwillinge in der Cloud Die Automatisierung hat in vielen Branchen gro\u00dfe Fortschritte gemacht, aber die traditionelle Robotik st\u00f6\u00dft bei komplexen, variablen Aufgaben oft an ihre Grenzen. Wir haben erforscht, wie maschinelles Lernen und digitale Zwillinge intelligentere, anpassungsf\u00e4higere Roboter schaffen k\u00f6nnen. In einem ausf\u00fchrlichen Artikel erl\u00e4utern pib-Mitbegr\u00fcnder J\u00fcrgen Baier und sein Kollege<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":12953,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[98],"tags":[],"class_list":["post-12956","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-rnd-de"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/pib.rocks\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12956","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/pib.rocks\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/pib.rocks\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pib.rocks\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pib.rocks\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12956"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/pib.rocks\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12956\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13132,"href":"https:\/\/pib.rocks\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12956\/revisions\/13132"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pib.rocks\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/12953"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/pib.rocks\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12956"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/pib.rocks\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12956"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/pib.rocks\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12956"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
\nDieser digitale Zwilling ahmt das Verhalten des physischen Roboters nach und erm\u00f6glicht es uns, Algorithmen vorzutrainieren und Verst\u00e4rkungslernen in einer simulierten Umgebung durchzuf\u00fchren.
\nDieser Ansatz reduziert Hardwareprobleme und -kosten und erm\u00f6glicht eine schnellere Fehlererkennung und ein effizienteres Training.
\nF\u00fcr eine ausf\u00fchrliche Erkl\u00e4rung, findest du den vollst\u00e4ndigen Artikel hier<\/a><\/strong>. <\/p>\nFazit<\/h3>\n
\nDigitale Zwillinge zum Beispiel er\u00f6ffnen neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Innovationen in der Robotik und dar\u00fcber hinaus.
\nBei der Zukunft der Automatisierung geht es nicht nur um Technologie, sondern auch um Zug\u00e4nglichkeit – und du kannst dich uns anschlie\u00dfen, um den Weg zu ebnen!
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