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Der neueste Demonstrationstest des Biped Robot P1 des chinesischen Robotiktechnologieunternehmens LimX Dynamics zeigt die Fähigkeit der Maschine, bemerkenswert gut auf die Bedrohung durch einen Menschen zu reagieren und komplexes Gelände zu durchqueren. Nach Angaben des Unternehmens nutzt der Roboter verstärktes Lernen, um auf äußere Reize wie sich bewegende Objekte oder Unebenheiten auf einem Weg zu reagieren. Reinforcement Learning ist eine Teilmenge einer Reihe von Techniken, die zum Trainieren von Algorithmen der künstlichen Intelligenz verwendet werden, und die neuesten Nachrichten über das Unternehmen, auch Zhuji Dynamics genannt, bauen auf seiner stetigen Entwicklung von Robotertechnologien auf.
Der Biped-P1-Roboter von LimX Dynamics navigiert mithilfe von Reinforcement Learning erfolgreich durch bergiges Waldgelände
LimX ist ein Robotikunternehmen mit einem humanoiden Roboter, einem Vierfachroboter und dem Zweibeiner P1 im Produktportfolio. Beim letzten Testlauf der P1-Plattform platzierte das Unternehmen den P1 auf dem Tanglang-Berg in Shanghai, China. Der Zweck des Tests bestand darin, die Plattform in einer unvorhersehbaren Umgebung zu testen, die durch unwegsames Gelände gekennzeichnet ist und es erfordert, dass der P1 seine Umgebung kontinuierlich wahrnimmt und die Daten durch verstärkendes Lernen wieder in seine Reaktionen einbezieht.
LimX teilte Details des Tests in einem Medium-Beitrag mit. Nach Angaben des Unternehmens bestand einer der komplexesten Aspekte des Tests darin, dass die Berge im Gegensatz zu städtischen Umgebungen keine gleichmäßigen Stufen oder Bodenniveaus aufweisen. Der P1-Test war ein dritter Test für das gesamte Produktportfolio des Unternehmens. Frühere Tests umfassten humanoide und vierfache Roboter. Letzteres fand im Oktober letzten Jahres statt und dabei bahnte sich der vervierfachte X1 langsam seinen Weg durch eine Stahlfabrik in Südchina.
Wie schon bei den vorherigen Tests hat das Unternehmen auch ein Video der Trekkingtour des P1 geteilt. Der Test zeigte, dass der Roboter Grashügel erklomm, sich um Gräben bewegte, seinen Gang nach einem Stolpern wiedererlangte und nicht nur stabil blieb, nachdem er getreten und gezogen wurde, sondern auch die Stabilität beibehielt, nachdem er wiederholt mit einem Stock auf die Beine geschlagen wurde. Eine genaue Untersuchung des Filmmaterials ergab auch, dass der Stock des Trainers brach, nachdem er die Beine des Roboters getroffen hatte.
Während LimX Dynamics keine Details über die Distanz mitteilte, die der P1 während seines ersten Berglaufs zurücklegte, lieferte es einige Details über das Training des Roboters durch Reinforcement Learning.
Im Gegensatz zu anderen Zweigen des maschinellen Lernens, etwa dem überwachten und unüberwachten Lernen, die sich zum Trainieren von Software auf Daten-Tags stützen oder diese eliminieren, nutzt Reinforcement Learning Belohnungen oder Strafen, um einem System die Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Systeme des maschinellen Lernens unterscheiden sich von Systemen der künstlichen Intelligenz dadurch, dass sie auf autonomem Lernen basieren, werden jedoch unter dem breiteren Oberbegriff der KI kategorisiert
LimX erläuterte, dass der Test zwar keine Daten in Bezug auf seine Umgebung verwendet habe, um „fütternMit dem P1 gelang es dem Roboter dennoch, sich in seiner komplexen Testumgebung zurechtzufinden. Das Unternehmen hofft, ähnliche Technologien auf seinen humanoiden Roboter, den CL-1, anwenden zu können. Der Humanoide schloss Ende Dezember einen Test ab, bei dem er Treppen stieg und sich in Innenräumen bewegte Im Freien. Bei diesem Test berücksichtigte der CL-1 Daten von Treppen und anderen Objekten, bevor er erfolgreich durch diese hindurch navigierte.
Den Bergtest des P1 können Sie sich im Video unten ansehen.