Zürich, Schweiz - Forscher der ETH Zürich und von Science Robotics haben einen Badminton spielenden Roboter entwickelt, der Reinforcement Learning verwendet, eine Art von KI, die die Entscheidungsfindung durch wiederholte Versuche verbessert.
Der Roboter lernt durch Versuch und Irrtum, bessere Entscheidungen zu treffen. Die KI-Technologie kombiniert Vision, Bewegung und Handkontrolle, wodurch der Roboter in der Lage ist, einen "Federball" zu verfolgen und präzise zu schlagen.
Ein mit realen Kameradaten trainiertes Geräuscherkennungsmodell gewährleistet die konstante Leistung des Roboters. Yuntao Ma, ein Mitglied des Forschungsteams, erklärte: "Wir präsentierten ein Geräuscherkennungsmodell, das die Bewegung des Roboters mit der Qualität der Wahrnehmung gleichsetzt. Dies ermöglichte es dem Reinforcement-Learning-Algorithmus, die agile Bewegung des Roboters mit zuverlässiger Wahrnehmung automatisch auszugleichen."