Die Aufgabe, eine Flüssigkeit in einen Bescher einzuschenken, erfordert präzise Bewegungssteuerung des Roboters und Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Bedingungen.

Herkömmliche Methoden stoßen bei task-spezifischen Aufgaben an ihre Grenzen, da sie oft unflexibel und schwer an neue Situationen anpassbar sind. Mit Methoden des Machine Learnings kann eine vielversprechende Alternative geschaffen werden.

Vor allem in unserem Forschungsprojekt spielt diese Art der künstlichen Intelligenz eine so große Rolle, da das System auf unterschiedliche Roboterarme erweitert werden soll. Mit Reinforcement Learning kann beispielswiese das erlernte Modell auf verschiedene Roboter übertragen und mit minimalen Anpassungen neu trainiert werden.

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Bildnachweis: KI-generiert mit Canva Pro