Das System hilft Robotern, in sich verändernden Umgebungen zu agieren

Ein Robotersystem beobachtet seine Umgebung, sagt voraus, was als nächstes passieren könnte, und ändert seine Aktionen in Echtzeit, um mit sich bewegenden Objekten und sich ändernden Arbeitsbedingungen umzugehen.

Das Robotik-Startup Rhoda AI hat ein Robotiksystem vorgestellt, das Robotern dabei helfen soll, in wechselnden realen Umgebungen statt in kontrollierten Laborumgebungen zu arbeiten.Das System namens FutureVision sagt voraus, wie sich die physische Welt verändern wird, und wandelt diese Vorhersagen in Roboteraktionen um.Es beobachtet die Umgebung, generiert kurze Videovorhersagen darüber, was als nächstes passieren wird, handelt auf der Grundlage dieser Vorhersagen und wiederholt den Zyklus alle paar hundert Millisekunden.

Das Unternehmen sagt, dass dieser Ansatz Robotern hilft, Situationen zu bewältigen, die häufig zu Ausfällen in bestehenden Systemen führen.Viele Industrieroboter verlassen sich immer noch auf feste, vorprogrammierte Pfade und funktionieren am besten in strukturierten Umgebungen.Selbst neuere KI-Systeme, die auf Vision-Sprach-Aktionsmodellen basieren, können Schwierigkeiten haben, wenn sich Objekte bewegen, Layouts ändern oder Arbeitsabläufe variieren.

Rhoda trainiert seine Modelle zunächst anhand großer Videodatensammlungen und verfeinert sie später durch roboterspezifisches Lernen.Das erste Training nutzt Hunderte Millionen Online-Videos, damit das System Bewegungsmuster, Physik und physische Interaktionen lernen kann, bevor es einen Roboter steuert.

Nach dieser Phase wird das Modell mit kleineren Sätzen realer Roboterdaten verfeinert.In diesem Schritt lernt das System, visuelle Vorhersagen in physische Aktionen umzuwandeln.

Rhoda bezeichnet diese Architektur als Direct Video Action-Modell.Anstatt einen Plan einmal zu erstellen und ihn ohne Feedback auszuführen, aktualisiert das System die Aktionen ständig, während es neue Informationen aus der Umgebung beobachtet.

Nach Angaben des Unternehmens ermöglicht dieser geschlossene Prozess den Robotern, sich an Veränderungen anzupassen und dabei die Genauigkeit beizubehalten.Es reduziert auch die Menge der erforderlichen Robotertrainingsdaten.Rhoda sagt, dass einige neue Aufgaben mithilfe von etwa zehn Stunden Teleoperationsdaten erlernt werden können.

Die Technologie wurde bereits in Fertigungsumgebungen getestet, in denen Roboter mit wechselnden Materialien und Arbeitsabläufen umgehen müssen.Bei einer Evaluierung einer Großserienproduktion schloss ein Roboter, der das System nutzte, einen Komponentenbearbeitungszyklus in weniger als zwei Minuten ohne menschliches Eingreifen ab.

Rhoda plant, FutureVision als Basismodell zu entwickeln, das an Unternehmen lizenziert werden kann, die Roboter-Hardware- und -Softwareplattformen entwickeln.

„Wir glauben, dass die nächste Ära der Robotik Modelle erfordert, die verstehen, wie sich die Welt bewegt – und nicht nur, wie sie aussieht oder wie sie in der Sprache beschrieben wird“, sagte Jagdeep Singh, Mitbegründer und CEO von Rhoda.