Virtual-Reality-Trainingsgelände hilft Robotern, sich auf die reale Welt vorzubereiten

AI2-THOR v1.0-Demo

Roboter werden immer besser darin, mit der Komplexität der realen Welt umzugehen, aber sie brauchen immer noch eine helfende Hand, wenn sie ihre ersten vorsichtigen Schritte außerhalb einfach definierter Laborbedingungen unternehmen. So heißt ein neues Open-Source-Virtual-Reality-Trainingsgelände AI2-THOR, erstellt von Forschern bei Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle, möchte dabei helfen. Dabei handelt es sich um ein interaktives VR-Modell realer Szenen, beispielsweise der Küche oder des Wohnzimmers in einem normalen Zuhause, das es einer KI ermöglicht, Agent, um zu lernen, damit umzugehen Mit unserer Welt auf eine Art und Weise zu interagieren, die nicht nur weniger zeitaufwändig, sondern auch viel weniger riskant ist – sowohl für Roboter als auch für die Menschen, mit denen sie interagieren mit.

Derzeit lernen die meisten kommerziellen Algorithmen für maschinelles Lernen die Welt anhand von Datensätzen kennen, die aus Videos und Standbildern bestehen. Dieser Ansatz hat sicherlich seinen Nutzen, da ein kurzer Blick auf die Anzahl der Fälle geht

Fortschritte im Bereich Robotik in den letzten Jahren wird beweisen. Es ist jedoch nicht unbedingt ein Ersatz für die Möglichkeit, physisch mit der realen Welt zu interagieren, und hier kommt AI2-THOR ins Spiel.

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Das THOR-Projekt ist ein Akronym und steht für „The House Of inteRactions“. Die realistische K.I. Das mit der Grafik-Engine Unity erstellte Trainingsgelände befindet sich seit Sommer 2016 in der Entwicklung. Die erste Version der Software bot 120 verschiedene Szenen, basierend auf Küchen, Wohnzimmern, Schlafzimmern und Badezimmern. Jedes verfügt über ortsgerechte Gegenstände zur Interaktion, wie zum Beispiel eine aufklappbare Mikrowelle in der Küche, sowie realistische Physikmodelle. Das Detail umfasst sogar Kleinigkeiten wie leere und volle Badewannen und in Scheiben geschnittene Äpfel.

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Das Team hinter AI2-THOR plant, es in Zukunft noch weiter auszubauen, indem es Objekte mit nicht starrer Physik hinzufügt, damit Roboter wertvolle Übungen im Bettenmachen oder Bewegen von Kleidungsstücken sammeln können. (Hey, wir geben nicht auf Jetsons-Stil-Traum von einem Roboter-Haushaltshelfer!)

Die Open-Source-Software steht den Nutzern bereits zur Verfügung und jeder kann sie herunterladen und die verschiedenen Szenen nach seinen Wünschen anpassen. Wir hoffen, dass Initiativen wie diese es Robotern ermöglichen werden, noch intelligenter zu werden und gleichzeitig die Toolsets zu erweitern, um dies auf eine Weise zu ermöglichen, die auch diejenigen außerhalb von High-End-Forschungslabors erreicht.

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