Maschinelles Lernen in der Robotik – ein wichtiger Schritt in die Zukunft

Was ist Maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen wird oft missverstanden, da es mit KI gleichgesetzt wird. Das ist verständlich, da es sich um einen Teilbereich der KI handelt, der es Systemen ermöglicht mittels Daten aus ihrer Umgebung zu lernen und sich auf Basis von erkannten Mustern zu verbessern, ohne dass Systeme manuell programmiert werden müssen.

Es gibt drei Arten von maschinellem Lernen: supervised (dt. überwachtes) Learning, unsupervised (dt. unüberwachtes) Learning und reinforcement (dt. verstärkendes) Learning. Beim überwachten Lernen werden Modelle auf gekennzeichneten Datensätzen trainiert, wobei der Algorithmus lernt, Eingaben den richtigen Ausgaben zuzuordnen, basierend auf den bereitgestellten Beispielen. Unüberwachtes Lernen hingegen arbeitet mit gelabelten Daten und identifiziert Muster oder Gruppierungen innerhalb der Daten ohne vorgegebene Label. Es wird oft für Clusterbildung oder Assoziationsaufgaben verwendet. Reinforcement Learning ist ein dynamischer Prozess, bei dem ein Agent lernt, Entscheidungen zu treffen, indem er Rückmeldungen auf seine Aktionen aus seiner Umgebung erhält und dementsprechend seine Strategie optimiert, um kumulative Belohnungen zu maximieren. Jede dieser Methoden ist entscheidend für verschiedene Anwendungen, von prädiktiven Modellen bis hin zu komplexen Entscheidungssystemen.

Reinforcement Learning

In der Robotik befähigt Reinforcement Learning ein System dazu, komplexe Aufgaben autonom auszuführen, eigenständig zu lernen und sich anzupassen sowie die Gesamtleistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Es ist der treibende Faktor, der es Robotern ermöglicht, Verhaltensweisen durch Interaktion mit ihrer Umgebung zu erlernen. Reinforcement Learning umfasst die Programmierung von Robotern mit Aufgabenanforderungen und die Verwendung von Belohnungen (eng. rewards), um ihr anpassungsfähiges Verhalten zu steuern. Stell dir einen Industrieroboter vor; durch Machine Learning kann er minimale Daten aus seiner Umgebung nutzen, um seine Handlungen basierend auf Informationen aus früheren Erfahrungen anzupassen, was zu einer verbesserten Effizienz und einer Verringerung von Fehlern führt.

Reinforcement Learning hat das Potenzial, Robotern zu ermöglichen, komplexe Aufgaben auszuführen und in dynamischen Umgebungen zu operieren, wodurch der Bedarf an umfangreicher Programmierung reduziert und die Produktivität gesteigert wird. Obwohl es im größeren Stil noch nicht kommerziell nutzbar ist, könnte es in naher Zukunft die industrielle Robotik revolutionieren. Derzeit gibt es viele Prototypen und auch schon erste produktive Systeme.

Deep Learning in der Robotik

Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens und beschreibt die Architektur der unterliegenden neuralen Netze. Es findet sowohl Anwendung bei supervised, unsupervised und reinforcement Learning. Neuronale Netze auf Basis von Deep Learning besitzen viele Schichten mit Millionen oder Milliarden von Parametern. Die Funktionsweise und Architektur der tiefen neuronalen Netze sind inspiriert vom menschlichen Gehirn mit seiner Vielzahl an Neuronen. Diese neuronalen Netze führen zu besseren Entscheidungen, indem sie Roboter in die Lage versetzen, komplexe Daten zu verarbeiten, wesentliche Merkmale zu extrahieren und die Genauigkeit ihrer Vorhersagen zu bewerten.

Die Architekturen des Deep Learning verbessern alle Lernalgorithmen und zielen darauf ab, die Effizienz zu steigern, ohne dass menschliche Überwachung erforderlich ist. Dies macht Deep Learning-Ansätze zur treibenden Kraft hinter der Fähigkeit von Robotern, Objekte zu identifizieren, Sprache zu erkennen und natürliche Sprache zu verstehen.

Anwendungen des Maschinellen Lernens in der Robotik

Da wir nun ein besseres Verständnis für maschinelles Lernen haben, lass uns dessen Anwendungen in der Robotik erkunden. Beachte, dass einige dieser Konzepte noch erforscht werden und weitere Tests erforderlich sind, bevor wir deren volles Potenzial verstehen.

• Robot Vision Systems: Auch bekannt als maschinelles Sehen, integrieren Robot Vision Systeme Kameras und andere Sensoren, die Umgebungsdaten erfassen, welche von Machine-Learning-Algorithmen dann verarbeiten werden.

• Imitation Learning: Imitation Learning zielt darauf ab, eine Robotersteuerungs-Strategie zu erlernen, die die Zustände eines Roboters mit Aktionen verknüpft. Demonstrationen werden als Zustands-Aktions-Trajektorien dargestellt und dienen als Eingabe für das Lernsystem. Man könnte einem Roboter zum Beispiel eine bestimmte Aktion vorführen, die dann immer wieder einschließlich Anpassungen an die aktuelle Umgebung ausgeführt wird.

• Robot Foundation Models: Ähnlich wie bei Large-Language-Models (LLMs) sind Robot Foundation Models tiefe neuronale Netze, die auf großen und vielfältigen Datensätzen trainiert werden und das Potenzial bieten, Zero-Shot-Lösungen zu finden, also Aufgaben zu lösen, die nicht in den Daten vertreten sind. Durch die Kombination von Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Steuerung innerhalb eines Modells bieten Foundation Models eine vielversprechende Möglichkeit, komplexe Aufgaben zu lösen. Robot Foundation Models sind multi-modal, d.h. sie können vielfältige Daten verarbeiten, darunter Text, Bilder, Video, Bewegungstrajektorien, etc. Mit ihnen lassen sich sowohl Vision als auch Imitation Learning Aufgaben lösen.

• Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL): Die wesentlichen Komponenten von MARL in Robotern sind Koordination und Verhandlung. Diese Anwendung von maschinellem Lernen ermöglicht es Robotern, die Datenkataloge ihrer Umgebung zu erstellen und dann andere robotische Datenprotokolle zu kreuzreferenzieren, um eine umfassende Wissensbasis über ihre Umgebung und Handlungen zu erstellen. Diese Anwendung ist vor allem für mobile Robotik relevant.

Herausforderungen im Maschinellen Lernen

Wie jede Technologie hat auch das maschinelle Lernen Vor- und Nachteile. Maschinelles Lernen erfordert eine erhebliche Anfangsinvestition, was die Implementierung der Technologie derzeit noch hauptsächlich auf größere Unternehmen mit den notwendigen finanziellen Mitteln beschränkt. Die Bereitstellung von maschinellen Lernalgorithmen fügt auch eine bedeutende Komplexitätsebene hinzu und erfordert laufende Wartung und Updates. Obwohl es Nachteile gibt, überwiegen die Vorteile bei Weitem, was es zu einer hervorragenden Investition für Vordenker und Innovatoren in der Fertigung macht.

Fazit

Maschinelles Lernen ist eine von vielen Technologien, die Branchen transformieren und die digitale Fertigung mit verbesserter Robotik voranbringt. Die Einführung dieser Technologie verschafft Herstellern einen Vorsprung in Effizienz, Präzision und Anpassungsfähigkeit. Während sich die Fertigung weiterentwickelt, wird die Dynamik zwischen maschinellem Lernen und Robotik ein wesentlicher Treiber für Innovation sein, der die Industrie in eine stärker automatisierte und intelligente Zukunft führt.

Über Wandelbots:

Bei Wandelbots, einem Software-DeepTech-Startup, verändern wir die Zukunft der industriellen Robotik. Wandelbots begann mit einer kühnen Vision: die Robotik zu demokratisieren und sie für jeden zugänglich zu machen. Unsere Mission ist es, die Interaktion zwischen Mensch und Roboter durch unsere Software-Plattform zu vereinfachen und Unternehmen flexible Automatisierungslösungen zur Verfügung zu stellen. Von unseren Standorten in Dresden und Chicago aus sind wir bestrebt, die Barrieren zu überwinden, die den Einsatz von Industrierobotern bisher eingeschränkt haben. Wir haben eine hochmoderne Technologieplattform entwickelt, die anspruchsvolle Robotersysteme in zugängliche, benutzerfreundliche Werkzeuge verwandelt. Unser Hauptprodukt, Wandelbots NOVA, unterstützt den gesamten Lebenszyklus der Automatisierung. In der Planungsphase nutzen Unternehmen die modernen Simulationsplattformen von NOVA, um Automatisierungsabläufe zu entwerfen und zu simulieren und so das Risiko zu minimieren. In der Build-Phase können Entwickler mit vertrauten Programmiersprachen wie Python und JavaScript problemlos Roboteranwendungen für industrielle 6-Achs Roboter erstellen, die sich nahtlos in bestehende Hardware integrieren lassen. In der Betriebsphase bietet NOVA Echtzeit-Überwachung und Erweiterbarkeit, so dass Unternehmen ihre Automatisierungssysteme anpassen und erweitern können, wenn sich die Anforderungen ändern.

Beginne deine Automatisierungsreise noch heute und entdecke, wie mächtig maschinelles Lernen in der Industrie-Robotik sein kann.