211service.com
Das ist das Robotermädchen, das Elon Musk finanziert
In einer geheimen gemeinnützigen KI-Organisation, die von Elon Musk und anderen Persönlichkeiten aus dem Silicon Valley unterstützt wird, lernt eine Handvoll Roboter, die dazu bestimmt sind, in Lagern zu helfen, allmählich, wie man nützliche Hausarbeiten erledigt.
OpenAI , das für die KI-Grundlagenforschung geschaffen wurde, programmiert Roboter neu, die von entwickelt wurden Robotik abrufen , ein Unternehmen, das Hardware für die Lagerautomatisierung liefert. Die Forscher von OpenAI statten die Roboter mit einer Software aus, mit der sie sich durch Versuch und Irrtum selbst trainieren können.
Die Bemühungen spiegeln eine Wette wider, dass Innovationen in der Software und im maschinellen Lernen anstelle von Durchbrüchen in der Hardware der Weg sind, der Robotik bemerkenswerte neue Fähigkeiten zu verleihen. Fetch stellt eine Reihe von Robotern für Lagerhäuser her, darunter Systeme, die Arbeitern durch ein Gebäude folgen und Gegenstände tragen, die in einen Korb fallen gelassen werden. OpenAI verwendet ein System, das neben einer mobilen Basis auch 3-D-Tiefensensoren, einen 2-D-Laserscanner und einen Roboterarm mit sieben Freiheitsgraden umfasst.
Durch Reinforcement Learning findet dieser von Fetch Robotics entwickelte Roboter heraus, wie er im Haushalt helfen kann.
Im April rekrutierte OpenAI Pieter Abbeel , Professor an der University of California, Berkeley, und führender Experte für Roboterlernen. Abbeel hat gezeigt, wie Roboter einen maschinellen Lernansatz namens Deep Reinforcement Learning verwenden können, um völlig neue Fähigkeiten zu erwerben, die von Hand nur schwer zu programmieren wären, wie z. B. das Falten von Handtüchern oder das Herausholen von Gegenständen aus einem Kühlschrank. Google DeepMind, eine KI-Tochter mit Sitz in Großbritannien, nutzt diese Technik, um Computer dazu zu bringen, Computerspiele auf übermenschlichem Niveau zu spielen (siehe Googles AI Masters Space Invaders ).
Die Roboter von Abbeel lernen Aufgaben von Grund auf neu, indem sie ein neuronales Netzwerk verwenden, das Sensoreingaben empfängt und die physische Bewegung steuert. Das Netzwerk passt seine Parameter automatisch an, wenn es sich seinem Ziel nähert. Ein Roboter könnte zum Beispiel Tausende von Griffen ausprobieren, um zu lernen, wie man ein bestimmtes Objekt hält.
Wenn dieses Ziel erreicht werden kann, ergeben sich wirtschaftliche und industrielle Vorteile, sagt Marc Deisenroth, Experte für Reinforcement Learning am Imperial College London. Stellen Sie sich vor, ein Roomba reinigt nicht nur Ihren Boden, sondern spült auch den Abwasch, bügelt die Hemden, putzt die Fenster und bereitet das Frühstück zu.
Laut Deisenroth könnte der Einsatz von Standardrobotern die Kosten senken. Derzeit scheint die Software der Engpass zu sein, fügt er hinzu. Unabhängig davon könnte aber auch bessere Hardware zu erheblichen Verbesserungen führen. Weiche Manipulatoren und elastische Füße, die den Füßen eines Affen ähneln, sind Konzepte, an denen Forscher begonnen haben, zu arbeiten, sagt er.
Einige Hersteller, darunter das japanische Unternehmen Fanuc, testen Reinforcement Learning, um Industrierobotern schnell neue Aufgaben beizubringen, etwa das Erlernen des Greifens unbekannter Objekte. Wenn viele Roboter parallel arbeiten, reduziert sich die erforderliche Einarbeitungszeit entsprechend (siehe Dieser Fabrikroboter lernt über Nacht einen neuen Job). Roboterforscher bei Google testen ähnliche Lerntechniken.
Die Abkehr von der manuellen Programmierung von Robotern durch die Ausstattung von Robotern mit autonomem Lernen ist ein Schlüsselelement für die Zukunft der Robotik, sagt Jens Kober, Experte für Roboterlernen an der Technischen Universität Delft in den Niederlanden. Kober sagt, dass es entscheidend sein wird, dass Roboter die Informationen, die sie gelernt haben, weitergeben.
Während Roboter wie die von Fetch Einzug in viele Fabriken und Lager halten, bleiben Haushaltsroboter-Helfer Stoff für Science-Fiction. Scheinbar einfache Aufgaben wie Geschirr spülen oder Wäsche zusammenlegen in einer unordentlichen häuslichen Umgebung zu erledigen, ist für eine Maschine unglaublich schwer. Ein konventionell programmierter Roboter kann leicht durch ein unbekanntes Objekt oder eine leichte Veränderung der Beleuchtung aus der Bahn geworfen werden.
OpenAI bestätigte, dass es mit den Robotern von Fetch zusammenarbeitet, lehnte es jedoch ab, sich weiter zu äußern. Melonee Wise, die Gründerin des Unternehmens, war für eine Stellungnahme nicht erreichbar (siehe Innovators Under 35: Melonee Wise ).
OpenAI wurde von Musk und einer Handvoll bekannter (und gut betuchter) Unternehmer aus dem Silicon Valley entwickelt, darunter der Investor Peter Thiel, der Präsident von Y Combinator, Sam Altman, und die Mitbegründerin des Inkubators, Jessica Livingston. Die Unterstützer der gemeinnützigen Organisation haben 1 Milliarde US-Dollar für das Projekt bereitgestellt, und es wird von Ilya Sutskever, einem prominenten KI-Forscher, der Google verlassen hat, um sich dem Projekt anzuschließen, und Greg Brockman, einem frühen Mitarbeiter des hochkarätigen Unternehmens für digitale Zahlungen Stripe, geleitet .
Obwohl sich OpenAI verpflichtet hat, die von ihm entwickelte Technologie öffentlich zugänglich zu machen, könnte dies sicherlich Unternehmen zugute kommen, die von Musk und Thiel unterstützt werden, sowie denjenigen, die aus Y Combinator hervorgehen.