MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die neuesten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und Robotik von Forschungsteams bei Google DeepMind und der Universität Toronto sowie Hoku Labs revolutionieren die Mensch-Roboter-Interaktion und erweitern die Fähigkeiten autonomer Roboter in realen Umgebungen.
Die jüngsten Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und Robotik bei Google DeepMind, der Universität Toronto sowie Hoku Labs stellen einen bedeutenden Durchbruch für die Mensch-Roboter-Interaktion und die Fähigkeiten autonomer Roboter dar.
Im Fokus steht die Herausforderung, Robotern ausdrucksstarke und menschliche Verhaltensweisen zu ermöglichen. Dies ist entscheidend für eine effektive Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Bisherige regelbasierte Methoden skalieren nicht gut in neuen sozialen Kontexten. Auch datengetriebene Ansätze sind aufgrund des Bedarfs an umfangreichen Datensätzen limitiert.
Die Lösung sind innovative Technologien wie Generative Express Motion (GenEM) und AutoRT. Sie nutzen Große Sprachmodelle (LLMs), um expressive Roboterbewegungen zu generieren und autonome Aufgaben in realen Umgebungen zu ermöglichen.
GenEM, eine Kooperation von Google DeepMind und Universität Toronto, generiert anpassbare Roboterbewegungen aus dem sozialen Kontextwissen von LLMs. Mit Chain-of-Thought-Prompting können Sprachbefehle in Steuercode übersetzt werden. So interagieren Roboter natürlich in diversen sozialen Situationen.
AutoRT von Google DeepMind erlaubt die Datensammlung und autonome Anpassung von Robotern “in freier Wildbahn” für neue Aufgaben. Dafür werden Vision-Language-Modelle und LLMs kombiniert.
Sowohl GenEM als auch AutoRT demonstrieren eindrucksvoll das Potenzial von LLMs, die Robotik grundlegend zu verändern. Sie eröffnen eine neue Ära der Mensch-Roboter-Interaktion und des autonomen Lernens. Die generierten Bewegungen und Verhaltensweisen sind flexibel auf verschiedenste Einsatzszenarien übertragbar.
Die KI- und Robotik-Forschung hat damit einen großen Schritt in Richtung natürlicher und intuitiver Interaktion zwischen Mensch und Maschine gemacht. Die weitere Entwicklung verspricht noch erhebliche Durchbrüche und ein breites Anwendungsspektrum.
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