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KIRO2024: BMBF vergibt Nachwuchswissenschaftspreis an TUM-Forschenden
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„Unser bio-inspirierter Ansatz besteht darin, die neuronalen Verschaltungen im Rückenmark zu modellieren. Sie sind in einfachen Wirbeltieren wie etwa Neunaugen oder auch im Menschen zu finden und legen den grundsätzlichen Bewegungsablauf fest“, erläutert Hausdörfer. „Zusätzlich modellieren wir ein lokales Feedback, welches mit Reinforcement Learning gelernt wird. Dieser Ansatz wurde auf einem Schlangenroboter bestehend aus zehn Segmenten implementiert.“ Durch die Implementierung auf dem können Roboter wiederum auch Rückschlüsse auf die neuronalen Verschaltungen in Tieren gezogen werden.
Reinforcement Learning: Von Neunaugen lernen
Die Untersuchungen des Nachwuchswissenschaftlers fanden an der TUM und der Eidgenössische Technische Hochschule Lausanne (ETHL) statt. Sie haben gezeigt, dass das System auf Basis dieses Ansatzes deutlich robuster lernt und bessere Lösungen findet, als es mit klassischen Methoden der Fall ist. Bei diesem Nachwuchswettbewerb stimmte das Publikum vor Ort und im Online-Stream über den Sieger ab. Die Leiterin der Abteilung Forschung für technologische Souveränität und Innovationen im BMBF, Dr. Tina Klüwer, überreichte die Auszeichnung auf der KIRO 2024.


Informationen
- Robotikkonferenz KIRO2024: Konferenz "KI-basierte Robotik 2024" (KIRO2024) — Elektronikforschung
- Learning Systems and Robotics Lab der Technischen Universität München (TUM) von Prof. Angela Schoellig: www.dynsyslab.org/vision-news/
Text: Andreas Schmitz