Wir müssen junge Menschen frühzeitig für Themen wie Coding, Robotik und KI begeistern, um die nächste Generation von qualifizierten Fachkräften zu sichern! Einen Lösungsansatz bietet die Roberta® Initiative des Fraunhofer IAIS.
Guided RL zielt darauf ab, Steuerungsstrategien für reale Roboter auf effiziente und effektive Weise zu erlernen. Wir zeigen, wie die vorgestellte modulare Toolbox für drei sehr unterschiedliche Roboteraufgaben angewendet werden kann.
Guided Reinforcement Learning beschreibt das eigenständige Erlernen von Steuerungsstrategien für intelligente Roboter. Durch die Einbeziehung von zusätzlichem Wissen wird der Trainingsprozess dateneffizienter und effektiver für die Anwendung auf realen Robotern.
Reinforcement Learning beschreibt einen datengetriebenen Ansatz zum Erlernen intelligenter Verhaltensweisen durch Trial-and-Error-Interaktion mit der Umwelt. Bezogen auf die Robotik bietet es neue Möglichkeiten zum Erlernen der Robotersteuerung unter Unsicherheiten für anspruchsvolle Roboteraufgaben.
Für die Feiertage haben wir ein paar Lesetipps zusammengestellt. Der ML2R-Blog wird im neuen Jahr mit interessanten Beiträgen rund um Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen zurück sein.
Die Landwirtschaft ist zur Sicherung unserer Lebensgrundlage unerlässlich. Doch wegen des Klimawandels muss sie sich weiterentwickeln: Eine Lösung zur Unterstützung einer nachhaltigen Landwirtschaft 4.0 können autonome Roboter sein, die Felder überwachen.
In diesem Beitrag stellt sich der Exzellenzcluster „PhenoRob – Robotik und Phänotypisierung für Nachhaltige Nutzpflanzenproduktion“ der Universität Bonn vor und gibt spannende Einblicke in seine Forschungsfelder rund um die Landwirtschaft 4.0.
