KI-Training im Labor: Wie weit ist die Forschung wirklich?

KI-Training im Labor: Wie weit ist die Forschung wirklich?

Können humanoide Roboter dank künstlicher Intelligenz bald unseren Alltag und Haushalt übernehmen? Die Forschung macht rasante Fortschritte, aber der Weg zur autonomen Menschmaschine birgt riesige Hürden.

Vom fehlerfreien Balancieren über das Heben schwerer Lasten bis hin zur autonomen Alltagsbewältigung: Wie bringt man Maschinen bei, sich in der komplexen menschlichen Welt zurechtzufinden? NANO-Reporter Eric Mayer macht an der TU Darmstadt den Praxistest und erprobt gemeinsam mit den Forschern Oleg Arentz und Nico Bollinger die neuesten Methoden der Roboter-Entwicklung. Der Fokus liegt dabei längst nicht mehr auf starr programmierten Einzellösungen, sondern auf fortschrittlichen KI-Trainingsverfahren.

Über Methoden wie Reinforcement Learning können digitale Zwillinge in Simulationen eigenständig durch Versuch, Irrtum und Belohnung lernen. Ergänzend ermöglicht Imitation Learning über Exoskelette das Nachahmen menschlicher Bewegungen. Den entscheidenden Durchbruch bringen jedoch moderne Bildsprachmodelle: Sie erlauben es Robotern wie dem humanoiden „Hainer“, Bilder zu analysieren, menschliche Bedürfnisse zu verstehen und eigenständig Entscheidungen zu treffen.

KI-Training im Labor: Wie weit ist die Forschung wirklich? | NANO
Autor/in: Herbert Hackl
Kamera: Henning Sliwa, Manuel Brem
Schnitt: Daniel Jonas
Redaktion: Martina Roßkopf, Nadia Salem

00:00 Treffen mit Forschungsroboter Hainer an der TU Darmstadt
01:03 Warum Social-Media-Clips von Robotern oft täuschen
01:32 Reinforcement Learning: Wie digitale Zwillinge lernen
02:18 Standfestigkeit im Test: Lernen durch Belohnung und Bestrafung
03:09 Imitation Learning: Roboter-Training per Exoskelett
04:18 Die Hürde im Alltag: Feingefühl und Sensorik
04:40 Bildsprachmodelle als Gamechanger für humanoide Roboter
06:12 Fazit: Wie nah ist die KI-Zukunft wirklich?