Why Don’t We Have Better Robots Yet? | Ken Goldberg | TED

Summary

In diesem Vortrag erklärt der Redner die Herausforderungen bei der Entwicklung von Robotern für den Heimgebrauch und den aktuellen Stand der Robotertechnologie. Während Fortschritte in Bereichen wie KI und Lagerautomatisierung erzielt wurden, bleiben Aufgaben wie das Greifen von Objekten und die Manipulation von deformierbaren Materialien schwierig. Der Redner hebt hervor, wie Moravecs Paradox – die Diskrepanz zwischen einfachen Aufgaben für Menschen und schwierigen Aufgaben für Roboter – die Entwicklung von Haushaltsrobotern verzögert. Trotz dieser Herausforderungen wird betont, dass die Zukunft der Robotik vielversprechend ist, auch wenn wir noch Geduld brauchen.

Takeaways

• 😀 Die meisten Menschen wünschen sich einen Roboter zu Hause, der Aufgaben übernimmt, aber der Fortschritt ist langsamer als erwartet.
• 😀 Moravecs Paradox beschreibt das Missverhältnis zwischen den einfachen Aufgaben für Roboter und den schwierigen Aufgaben für Menschen, wie z.B. das Greifen und Stapeln von Objekten.
• 😀 Das Ziel von Robotern, wie z.B. das Greifen von Objekten, ist eine große Herausforderung, da die Mechanismen und Software unsicher sind.
• 😀 Einfache Greifmechanismen wie Saugnäpfe oder Zwei-Finger-Greifer sind in der Industrie effektiv und kostengünstig.
• 😀 Sensoren wie LIDAR und Tastsensoren bieten Fortschritte, aber sie sind nicht perfekt, insbesondere bei glänzenden oder transparenten Objekten.
• 😀 Die Physik von Objekten und ihre Mikrostruktur untereinander macht es schwierig, die Bewegungen von Objekten zu kontrollieren, die von Robotern ergriffen werden.
• 😀 Der Fortschritt in der E-Commerce-Logistik erfordert Roboter, die in der Lage sind, Pakete zuverlässig zu greifen und zu sortieren.
• 😀 Ein neuer Ansatz, bei dem Roboter in Simulationen lernen, Objekte zu greifen, hat eine höhere Zuverlässigkeit bei der Ausführung von Aufgaben gezeigt.
• 😀 Ambi Robotics verwendet Algorithmen, um Roboter in großen Lagern einzusetzen, die Millionen von Paketen wöchentlich sortieren.
• 😀 Forschungsprojekte konzentrieren sich auch auf das Entwirren von Kabeln und das Falten von Wäsche, bei denen Roboter Fortschritte machen, jedoch noch nicht perfekt sind.
• 😀 Trotz aller Fortschritte ist die Entwicklung von Heimrobotern, die Aufgaben wie Wäsche falten oder Tüten befüllen, nach wie vor eine schwierige Herausforderung.

Q & A

Warum sind Roboter noch nicht in der Lage, alltägliche Aufgaben wie das Aufräumen zu übernehmen?

Die Hauptprobleme liegen in der Unsicherheit bei der Steuerung, Wahrnehmung und Physik. Roboter haben Schwierigkeiten, die genaue Bewegung von Objekten vorherzusagen, und können diese aufgrund von Unterschieden auf mikroskopischer Ebene oder unsicherer Sensorik und Aktuatoren nicht präzise manipulieren.

Was ist das Konzept des Moravec-Paradoxons?

Das Moravec-Paradoxon besagt, dass es für Roboter einfach ist, Aufgaben wie das Heben schwerer Objekte zu erledigen, die für Menschen schwierig sind. Umgekehrt sind Dinge, die für Menschen leicht sind, wie das Stapeln von Klötzen, für Roboter sehr schwer zu bewerkstelligen.

Warum sind einfache Roboterhände oft effektiver als komplexe Designs?

Einfache Hände, wie der Parallelzangen-Greifer, sind leicht, zuverlässig und kostengünstig. Sie sind besonders effektiv, da sie mit weniger beweglichen Teilen auskommen, wodurch sie weniger anfällig für Fehler sind und leichter in der Industrie eingesetzt werden können.

Was sind die Herausforderungen bei der Verwendung von Sensoren in Robotern?

Obwohl Roboter hochauflösende Kameras und LIDAR-Systeme verwenden, um dreidimensionale Modelle der Umgebung zu erstellen, können glänzende oder durchsichtige Objekte unvorhersehbare Reaktionen des Lichts verursachen, was zu Verzerrungen oder Lücken in den Bildern führt.

Welche Schwierigkeiten gibt es bei der Manipulation von Objekten mit Robotern?

Die Schwierigkeiten resultieren aus der Unvorhersehbarkeit der Interaktionen mit der physikalischen Welt, wie zum Beispiel der Einfluss von mikroskopischen Oberflächentexturen auf die Bewegung von Objekten, was die präzise Steuerung der Robotergreifer erschwert.

Was ist die Lösung, die das Team von UC Berkeley entwickelt hat, um das Greifen von Objekten zu verbessern?

Das Team entwickelte Dex-net, ein System, das mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning in der Lage ist, Objekte zuverlässig zu greifen, auch wenn diese nie zuvor trainiert wurden, indem der Roboter in einer Simulation lernt, wie man Objekte effizient ergreift.

Wie hilft KI dabei, den E-Commerce-Bereich zu revolutionieren?

Im E-Commerce müssen Pakete schnell und effizient sortiert werden, was durch Roboter ermöglicht wird, die Objekte zuverlässig greifen und sortieren können, was zu einer Reduzierung der menschlichen Arbeitsbelastung führt und die Effizienz in Lagerhäusern steigert.

Was ist der aktuelle Stand der Forschung zur Falttechnik von Wäsche durch Roboter?

Roboter, die Wäsche falten, haben große Fortschritte gemacht, insbesondere durch den Einsatz von Techniken wie dem 'Zwei-Sekunden-Falten'. Während die Geschwindigkeit immer noch hinter den menschlichen Fähigkeiten zurückbleibt, wurden die Faltzeiten erheblich reduziert, und die Roboter beginnen, diesen Prozess effizient zu übernehmen.

Welche Rolle spielt der Tastsinn bei der Entwicklung von Robotern?

Der Tastsinn, insbesondere durch taktile Sensoren, hilft Robotern dabei, Oberflächen zu scannen, um präzise Interaktionen mit Objekten zu ermöglichen. Diese Technologie steckt jedoch noch in den Kinderschuhen und hat viele Herausforderungen zu bewältigen.

Warum sind Roboter bei Aufgaben wie dem Verpacken von Waren in Tüten immer noch ineffizient?

Das Verpacken von Waren in Tüten ist für Roboter schwierig, da die Tüten in vielen verschiedenen Konfigurationen ankommen und es für Roboter schwer ist, die richtige Handhabung zu erlernen. Die Forscher haben jedoch Fortschritte gemacht, indem sie Roboter in speziellen Umgebungen trainiert haben, um diese Aufgabe zuverlässiger zu lösen.