Diese Leute bringen chinesischen Robotern das Wäschefalten bei

Wäsche falten oder Tische abwischen sind keine angeborenen Fähigkeiten. Wie das geht, müssen Menschen erst lernen. Für Roboter, die diese Aufgaben eines Tages übernehmen sollen, gilt das Gleiche. 

In China haben humanoide Roboter hohe Priorität. Deshalb bringen Menschen ihnen systematisch bei, wie sie diese Aufgaben richtig ausführen, berichtet rest of world. 

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40 Ausbildungsstätten für Roboter 

Roboter auszubilden ist in China so wichtig, dass lokale Behörden mittlerweile 40 Ausbildungszentren für Roboter gebaut haben. Sie befinden sich etwa in einem Vorort von Peking oder in der zentralchinesischen Provinz Hubei. 

Etwas mehr als die Hälfte der Zentren sind schon in Betrieb. Sie sollen dem Mangel an Bewegungsdaten zur Programmierung von Robotern entgegenwirken.

Holz stapeln und Wäsche falten 

Die Menschen, die Roboter trainieren, öffnen deshalb Mikrowellentüren, stapeln Holz oder falten Wäsche – und das hunderte Male pro Tag. Mithilfe eines Virtual-Reality-Headsets sowie einem Exoskelett können so Bewegungsdaten generiert werden, die Roboter für ihr Training brauchen. 

Um diese Aufgaben übernehmen zu können, brauchen die Roboter nämlich nicht nur visuelle Informationen, sondern beispielsweise auch solche, die Aufschluss über Gelenkbewegungen geben. 

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Wettkampf um Robotik 

China hofft mit dieser Trainingsstrategie nicht nur einem Arbeitskräftemangel entgegen wirken und die Produktivität steigern zu können, sondern auch einen Innovationsvorteil zu gewinnen. Denn China und die USA liefern sich aktuell ein Wettrennen, wenn es um die besten Roboter geht.

Zu den höchst bewerteten Robotikunternehmen in China zählen Unitree oder Galbot. In den USA sind es Tesla oder 1X. Auch Tesla nutzt die Bewegungen von Menschen, um den Roboter “Optimus” zu trainieren, allerdings in einem wesentlich kleineren Maßstab als in China.

Die richtige Trainingsstrategie 

Wie bei KI-Sprachmodellen setzt man auch beim Training von Robotern auf große Datenmengen. In der Forschung ist man sich uneinig, ob diese groß angelegte Datenerhebung der beste Weg ist, um intelligente Roboter zu bauen. Alternativen zu dieser zeitintensiven Datensammlung sind beispielsweise digitale Simulationen oder das Sammeln von Daten von Robotern, die bereits im Einsatz sind. 

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Die Entwicklung dieser Roboter wird auch massiv von der chinesischen Regierung durch Subventionen unterstützt. Durch die menschlichen Vorbilder können jedenfalls Daten in hoher Qualität geliefert werden, die auch kleineren Startups zur Verfügung gestellt werden können, die sich ein eigenes Trainingscenter nicht leisten können. In den Trainingszentren gibt es auch eigene Bereiche, wo die Roboter die Pflege von älteren Menschen oder die Fertigung von Autos erlernen können.