Video-Schulung für Roboter

Sudeep Dasari von der University of California in Berkeley hat mit Kollegen eine Datenbank namens RoboNet erstellt, die aus kommentierten Videodaten besteht. Die Kurzfilme können zum Beispiel einen Roboter zeigen, der mehrmals eine Tasse über einen Tisch bewegt. Die Idee ist, dass jeder diese Daten herunterladen und damit das neuronale Netzwerk eines Roboters trainieren kann, um auch einen Becher zu bewegen, selbst wenn er noch nie zuvor mit einem Becher interagiert hat. Das schreibt Technology Review online in „Willkommen an der Roboter-Universität“.

Dasari und Co. hoffen, ihre Datenbank zu einer Ressource ausbauen zu können, mit der nahezu jeder Roboter für nahezu jede Aufgabe trainiert werden kann. Es ist eine Art Roboter-Universität, die auf dem frei zugänglichen Online-Portal ArXiv veröffentlicht ist. Bisher war die Standardtechnik des maschinellen Lernens, die mit Hilfe der kommentierten Bildersammlung ImageNets populär wurde, dass jeder Roboter alles selbst ausprobieren musste. Die Wissenschaftler zeichnen etwa zunächst auf, wie ein Roboter einen Pinsel über eine Oberfläche bewegt. Dann machen sie viele weitere Videos dieser Bewegung und trainieren anhand der Daten ein neuronales Netzwerk, wie es die Aktion am besten ausführt. Dafür braucht es unzählige Stunden an Videos. Sobald ein Roboter die Pinselstriche beherrscht, muss er allerdings für fast alles andere denselben Lernvorgang durchlaufen, ob es nun ein Löffel oder eine Brille ist.

Mehr dazu bei Technology Review online in:

• „Willkommen an der Roboter-Universität“

(vsz)