Nachricht

  • KI-Aktien

    Aktienperformance und Wertversprechen von C3.ai – Eine detaillierte Analyse
    Nachrichten vom 27. August 2023
  • Für die kanadische Wirtschaft wird im zweiten Quartal eine Verlangsamung erwartet

    Das Wachstum der kanadischen Wirtschaft dürfte sich im zweiten Quartal verlangsamen
    Nachrichten vom 27. August 2023
  • China halbiert die Stempelsteuer auf Wertpapiertransaktionen, um das Vertrauen der Anleger zu stärken

    China halbiert die Stempelsteuer auf Wertpapiertransaktionen, um das Vertrauen der Anleger zu stärken
    Nachrichten vom 27. August 2023
  • Solar

    Solarbetriebene KI-Sensoren revolutionieren die Waldbranderkennung und ermöglichen eine schnelle Reaktion
    27. August 2023 Technik
  • Amazons AWS

    Die Wiederbelebung des AWS-Geschäfts von Amazon durch künstliche Intelligenz und ein detaillierter Einblick
    Nachrichten vom 27. August 2023
  • Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben bedeutende Fortschritte bei der Manipulation von Objekten durch Roboter erzielt. Mithilfe einer neuen KI-Technik namens „Smoothing“ können Roboter nun Aufgaben mit ihrem gesamten Körper ausführen, anstatt nur mit den Fingerspitzen. Diese Innovation hat das Potenzial, den Einsatz von Robotern in Fabriken, der Weltraumforschung und anderen Bereichen grundlegend zu verändern. Die Herausforderung der kontaktreichen Manipulationsplanung: Die Manipulation von Objekten mit dem ganzen Körper stellt Roboter vor eine enorme Herausforderung. Sie müssen Milliarden potenzieller Kontaktpunkte auf einem Objekt für jede Berührung mit Fingern, Händen, Armen und Oberkörper berücksichtigen. Dieser Prozess, bekannt als „kontaktreiche Manipulationsplanung“, ist rechenintensiv und war bisher ein Engpass für praktische Anwendungen. Menschen bewältigen diese Aufgaben intuitiv, für Roboter sind sie jedoch extrem komplex. Die Lösung: Um das Problem zu vereinfachen, entwickelten die MIT-Forscher eine neue KI-Technik auf Basis von „Smoothing“, die die zahlreichen Kontaktereignisse auf eine kleinere, besser handhabbare Menge von Entscheidungen reduziert. Diese Innovation ermöglicht es selbst einfachen Algorithmen, effizient einen effektiven Manipulationsplan für einen Roboter zu entwickeln. „Durch die Glättung werden viele unwichtige Zwischenentscheidungen gemittelt, sodass nur wenige wichtige übrig bleiben“, so HJ Terry Suh,dent am MIT und Mitautor der in den IEEE Transactions on Robotics veröffentlichten Studie. Reinforcement Learning vs. Glättung: Reinforcement Learning hat sich zwar als effektiv erwiesen, um Robotern bei der Ausführung komplexer Aufgaben zu helfen, erfordert jedoch immense Rechenleistung und Zeit. Es lernt durch ein „Black-Box“-System des Ausprobierens und benötigt laut Suh oft „Millionen von Simulationsjahren“, um effektiv zu sein. Die Glättung bietet hier eine Alternative. Durch ein genaues Verständnis des Modells und des Problems konnten die Forscher den Prozess effizienter gestalten. Die Glättung ermöglicht es dem Roboter, sich auf die Kerninteraktionen mit Objekten zu konzentrieren und so eine schnellere und effektivere Aufgabenplanung zu ermöglichen. Effizienzsteigerung und kombinierter Ansatz: Trotz der Fortschritte durch die Glättung blieb die Suche in der reduzierten Anzahl von Entscheidungen eine Herausforderung. Die Forscher kombinierten das Glättungsmodell mit einem Suchalgorithmus und reduzierten so die Rechenzeit auf etwa eine Minute auf einem Standard-Laptop. Das Team testete seinen Ansatz sowohl in Simulationen als auch an realen Roboterarmen und erzielte eine mit Reinforcement Learning vergleichbare Leistung, jedoch in einem Bruchteil der Zeit. Anwendungen und Zukunftsperspektiven: Die Auswirkungen dieser Forschung sind immens. In der Industrie könnten Fabriken große Roboterarme durch kleinere, mobilere Roboter ersetzen, die ihren gesamten Körper für Manipulationsaufgaben nutzen und so Energieverbrauch und Kosten senken. Darüber hinaus könnte sich die Technik als unschätzbar wertvoll für Erkundungsroboter erweisen, die zum Mars oder anderen Himmelskörpern entsandt werden, wo eine schnelle Anpassung an neue Umgebungen entscheidend ist. Die Forscher räumen jedoch Einschränkungen bei der Bewältigung dynamischer Aufgaben ein, wie beispielsweise der Fähigkeit eines Roboters, ein Objekt in einen Behälter zu werfen. Das Team plant, seinen Ansatz weiter zu verfeinern, um solche Herausforderungen zu meistern. Suh betonte, dass es sinnvoll sei, das System nicht als „Black Box“ zu betrachten, sondern die Struktur solcher Robotersysteme mithilfe von Modellen zu nutzen. Dies biete die Möglichkeit, den gesamten Prozess zu beschleunigen. Die Arbeit wurde teilweise von Amazon, dem MIT Lincoln Laboratory, der National Science Foundation und der Ocado Group finanziert. Die sich stetig weiterentwickelnden Robotermanipulationstechniken des MIT eröffnen neue Möglichkeiten für die Robotik in verschiedenen Branchen und beweisen, dass ein tiefes Verständnis des Problems zu innovativen Lösungen führen kann. Dank solcher Fortschritte rücken Roboter, die Objekte so intuitiv wie Menschen manipulieren, möglicherweise in greifbare Nähe.

    MIT-Durchbruch ermöglicht Robotern die Nutzung ihres gesamten Körpers zur Objektmanipulation
    Nachrichten vom 27. August 2023
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    Nachrichten vom 27. August 2023
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    Nachrichten vom 27. August 2023
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    OnlyFans verzeichnet Rekordgewinne: Der Eigentümer strich im Zuge Ethereum -Investition 485 Millionen Dollar ein.
    Nachrichten vom 27. August 2023
  • Ein Bundesrichter hat zugestimmt, die Verteidigung von Sam Bankman-Fried gegen die verspätete Freigabe von 4 Millionen Seiten Beweismaterial anzuhören

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    Nachrichten vom 27. August 2023
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    27. August 2023 Technik