Wie verstärktes Lernen eines Tages Ihren Industrieroboterbetrieb verändern könnte

Auf dem neuesten Stand der Robotertechnologie streben eine Reihe von Forschern und Start-ups aggressiv nach einer höheren Intelligenz beim Einsatz von Industrierobotern. Heutige Industrieroboter, selbst solche, die mit Robotic Vision-Systemen ausgestattet sind, sind im Vergleich zu dem, was am Horizont liegt, starr und unflexibel.

Fortschritte beim Reinforcement Learning (RL) gehören zu den vielversprechendsten und praktikabelsten Formen der Roboterintelligenz bisher. Eines Tages können RL-fähige Roboter die Herangehensweise Ihres Unternehmens an die Automatisierung verändern.

Was ist Reinforcement Learning für Roboter und wie funktioniert es?

RL ist eine Art Roboterprogrammierung, die es Robotern ermöglicht, Verhaltensweisen basierend auf wiederholten Interaktionen mit der Umgebung zu erlernen. Roboterbediener programmieren einen Roboter mit einer Spezifikation, was zu tun ist, anstatt wie es zu tun ist. Mit einer Reihe von Belohnungen lernt der Roboter dann, eine Aufgabe mit weniger starrer Vorprogrammierung und anpassungsfähigem Verhalten zu erledigen.

Es gibt zwei Formen von RL-Algorithmen:Richtliniensuche und auf Wertfunktionen basierende Methoden. In der Vergangenheit lernen Roboter eine direkte Abbildung von expliziten Zuständen auf Aktionen und bei letzteren lernt der Roboter eine Zwischenstruktur, die den Wert eines Zustands bewertet und basierend auf diesem Wert handelt. In jedem Fall bieten beide Arten von RL für Roboter eine fortschrittlichere Methode zum Erlernen neuer Aufgaben.

Die Vorteile von Reinforcement Learning für Industrieroboter

Die Implementierung von RL in Industrieroboter bietet viele potenzielle Vorteile. Diese Lerntechnik ermöglicht es Robotern in erster Linie, weitaus komplexere Aufgaben auszuführen. Im Vergleich dazu halten sich die Roboter von heute an einen engen voreingestellten Pfad mit etwas Spielraum, um auf Variablen zu reagieren, während zukünftige Industrieroboter mit RL-Funktionen viel flexibler sein werden, was sie tun können.

Diese Art von Robotern könnte in dynamischen Umgebungen operieren, selbst in solchen, die sie noch nie zuvor gesehen haben, und schnell lernen, wie man eine Aufgabe am besten erledigt. Dieses Maß an Flexibilität erweitert die Anwendungen für Industrieroboter drastisch, reduziert aber auch die Anforderungen an die Programmierung und das Eingreifen des Bedieners erheblich, was zu einer Verbesserung der Produktivität beiträgt.

Auch wenn RL für Industrieroboter heute vielleicht nicht wirtschaftlich rentabel ist, ist es ratsam, die Zukunft im Auge zu behalten, und diese Methode des Roboterlernens könnte die Industrierobotik eher früher als später revolutionieren.

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