2 Selbstlernend: Die vier pneumatischen Finger des LearningGripper … … orientieren die Kugel, bis die richtige Seite oben liegt Greifen und Orientieren durch eigenständiges Lernen Der LearningGripper von Festo entspricht in abstrahierter Weise der menschlichen Hand. Die vier Finger des Greifers werden von zwölf pneumatischen Balgaktoren mit Niederdruck angetrieben. Mittels Machine-Learning-Verfahren ist er in der Lage, eine komplexe Handlung wie das Greifen und Orientieren eines Gegenstands selbst zu erlernen. Smart und intuitiv – das Prinzip des LearningGripper Konkret stellt sich dem Greifer die Aufgabe, eine Kugel so zu drehen, dass eine bestimmte Seite nach oben zeigt. Das intelligente System eignet sich mit dem Trial-and-Error-Prinzip die entsprechenden Bewegungsabläufe an, die dazu notwendig sind. Je länger es lernt, desto zuverlässiger erfüllt es seine Aufgabe. Reduzierter Programmieraufwand Mit dem LearningGripper zeigt Festo, wie Systeme künftig komplexe Aufgaben ohne aufwendige Programmierung selbstständig lösen können. Bei der klassischen Vorgehensweise müsste der Entwickler dem Greifer für jeden Zustand von Fingern und Kugel eine eigene Aktion vorgeben. Beim LearningGripper sind lediglich die elementaren Aktionen und möglichen Positionen der Finger sowie die Feedbackfunktion der Umgebung im Voraus definiert. Er bekommt nur die Vorgabe, was er können muss. Nicht aber, wie er die Aufgabe zu lösen hat. Diese komplexe Bewegungsstrategie entwickeln die Lernalgorithmen des Greifers selbstständig – ganz ohne weitere Programmierung. Wissenstransfer auf weitere Greifer Überträgt man die Strategie eines Greifers auf einen zweiten, erlangt dieser ein Vorwissen, mit dem er seine eigene Strategie effizienter erlernen kann. Je identischer die Hardware der beiden Greifer ist, desto zielführender ist der Transfer. Je größer das Vorwissen, desto schneller lässt sich das System in voller Funktion einsetzen. Potenziale für die Fabrik von morgen Mit diesem Prinzip könnten in Zukunft selbstlernende Systeme wie der LearningGripper in eine Produktionslinie eingebaut werden und dann eigenständig ihr Verhalten optimieren. Daher befasst sich Festo schon heute intensiv mit der Lernfähigkeit von Maschinen.
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