KI-Training: Wie Mäuse uns bei der Robotik zum Sehen bringen!

KI-Training: Wie Mäuse uns bei der Robotik zum Sehen bringen!

Technische Universität München, 80333 München, Deutschland - Forschende der Technischen Universität München (TUM) haben einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) erzielt. Sie haben herausgefunden, dass künstliche neuronale Netzwerke, die mit biologischen Daten aus der frühen Entwicklung des Sehsinns trainiert werden, eine verbesserte Fähigkeit zur Vorhersage von Bewegungen entwickeln. Dies ist nicht nur für Menschen und Tiere von Bedeutung, sondern auch für Anwendungen in der Robotik und beim autonomen Fahren. Die Forschungsergebnisse zeigen, dass das Training der neuronalen Netzwerke durch ein präventives Programm, das in der Retina vor der Geburt durchgeführt wird, optimiert werden kann.

Das präventive Training, das bei Wirbeltieren auftritt, bevor sie ihre Augen öffnen, besteht aus spontanen Aktivitätsmustern. Diese Aktivität breitet sich wellenförmig auf dem Nervengewebe des Auges aus und koordiniert die frühe Verschaltung der Netzhaut mit dem visuellen System des Gehirns. Wie Julijana Gjorgjieva, Professorin für Computational Neurosciences an der TUM, erklärt, kann dieses natürliche Trainingskonzept dazu geführt haben, dass künstliche neuronale Netzwerke effizienter arbeiten, weil sie von Anfang an auf ein Szenario vorbereitet werden.

Die Verbindung von KI und Robotik

Die Ergebnisse dieser Forschung sind besonders relevant im Kontext der Robotik, wo KI zunehmend für mehr Flexibilität und Anpassungsfähigkeit sorgt. In der Vergangenheit waren Roboter starre Maschinen, die lediglich vorprogrammierte Aufgaben ausführten. Dank der Fortschritte in der KI können Roboter nun eigenständig sehen, fühlen und auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren. Dies hat weitreichende Auswirkungen auf verschiedene Einsatzbereiche der Robotik, wie beispielsweise in der industriellen Fertigung und der Servicerobotik.

In der Industrierobotik kommen KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme zum Einsatz, die eine Qualitätskontrolle ermöglichen und Fehler erkennen können. Zudem trägt Predictive Maintenance dazu bei, potenzielle Ausfälle frühzeitig zu identifizieren. Die Bewegungsplanung und Kollisionsvermeidung in Echtzeit ist ebenfalls entscheidend, insbesondere für die Mensch-Roboter-Kollaboration. Dies führt zu einer signifikanten Verbesserung der Effizienz und Sicherheit in der Produktion.

Vielfalt der Einsatzmöglichkeiten

Die Anwendungen von KI in der Servicerobotik sind vielfältig. Dazu gehören Haushaltsroboter wie Staubsauger und Mähroboter, die zunehmend mit neuen Aufgaben betraut werden. Im Gastgewerbe übernehmen Roboter Serviceaufgaben, während in der Medizin Roboter Unterstützung bei Diagnosen und Pflege leisten. Auch in der Landwirtschaft kommen autonome Roboter zum Einsatz, um Felder effizient zu bearbeiten.

Die Zukunft der Robotik wird zudem von Entwicklungen wie der Advanced Machine Intelligence (AMI) geprägt. Experten wie Yann LeCun von Meta betonen die Notwendigkeit, Weltmodelle zu entwickeln, um Maschinen ein tieferes Verständnis ihrer Umgebung zu ermöglichen. Hierbei liegt sowohl ein großes Potenzial als auch eine Reihe von Herausforderungen, wie etwa die Klärung der Rollen von KI und menschlicher Intelligenz, die überdacht werden müssen.

Insgesamt zeigen die aktuellen Entwicklungen, dass KI große Chancen für die Robotik bietet, jedoch auch Ressourcenverbrauchs- und ethische Fragen aufwirft. Für die TUM-Forschenden steht fest: Das innovative Training für neuronale Netzwerke könnte der Schlüssel dazu sein, um die Integration von Künstlicher Intelligenz in neue Technologien weiter voranzutreiben.

Für weitere Informationen zu dieser spannenden Thematik besuchen Sie bitte die Artikel von TUM und Robotikverband.