Heutige Roboter haben das Laufen nicht gelernt, jedenfalls nicht in der Art wie wir Menschen es kennen: Als einen fortdauernden Prozess aus Versuch und Irrtum, als Lernen aus Erfahrung.
Mit meiner Arbeit bestreite ich derzeit einen Weg in Richtung eines Algorithmus, welcher es Laufrobotern verschiedenster Morphologien ermöglichen soll, selbständig aus ihren Erfahrungen die eigene Fortbewegung zu erlernen.
Mittels Neuronaler Netze, Bestärkendem Lernen und ein wenig Hilfe der Evolution entsteht eine Software-Architektur, welche durch ihre modulare Bauweise stets Raum für Erweiterungen lässt. Dabei beschränke ich die Annahmen über die zugrunde liegende Morphologie des Roboters auf wesentliche Eigenschaften um damit die Anwendung auf unterschiedlichen Robotern zu ermöglichen. Darüber hinaus gilt es die Lernzeit und die notwendigen Hilfestellungen gering zu halten um ein effektives Lernen zu ermöglichen.
Vortragender: Dipl.-Inf. Matthias Kubisch
Zeit: 20.01.2017 20:00 Uhr
Dauer: 1 Stunde
Sprache: Deutsch