Intuitives und interaktives Maschinenlernen durch rückschlüssige Prozessanalyse (INVERSE)

Die wissenschaftliche Vision von INVERSE ist es, Robotern kognitive Fähigkeiten zu verleihen, die benötigt werden, um inverse Vorgehensweisen aus direkten Aufgaben zu synthetisieren, zu überwachen und auszuführen, die in Begriffen von menschenverständlichen Anweisungen und Verfahren definiert sind. Der Ansatz von INVERSE, wiederverwendbare und robuste Pläne zu synthetisieren, impliziert eine verbesserte Fähigkeit der Roboter:

  • seine Umgebung zu verstehen, einschließlich der Absichten und Bedürfnisse von Menschen, um zu bestimmen, welche Aktion der Roboter ausführen muss und wie sich die Umgebung als Ergebnis voraussichtlich verändern wird,
  • das Wissen des Roboters in einer flexiblen Struktur zu repräsentieren, die speziell dazu entworfen wurde, die Ausführungsüberwachung, die Wiederherstellung nach Fehlern und die Aufgabeninversion zu erleichtern,
  • das Wissen des Roboters an unterschiedliche Domänen anzupassen, um effektive Lösungen für direkte und inverse Aufgaben zu synthetisieren und robust auf die intrinsische Variabilität von nicht-wiederholenden Aufgaben zu reagieren.

INVERSE wird einen wesentlichen Beitrag zur langfristigen Autonomie von Robotern leisten, indem es die Fähigkeit des Roboters verbessert, komplexe Manipulationsaufgaben in verschiedenen Branchen zu lösen.

Weitere Informationen:

  • Förderung: Europäische Kommission, Horizon Europe
  • EU-Fördersumme für alle Partner: rund 8 Mio. Euro
  • Projektlaufzeit: 01/2024 – 12/2027
  • Beteiligte Länder: Deutschland, Estland, Finnland, Italien, Österreich, Spanien, Türkei

Weitere Links

Website: http://inverse-project.eu

LinkedIn: INVERSE (EU Project): Overview | LinkedIn

Keywords: Artificial Intelligence, Convolutional Neural Network, Human-Robot Collaboration, Model Predictive Control, Robot Operating System, eXplainable AI

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Ivo Zeller
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