Die wissenschaftliche Vision von INVERSE besteht darin, Roboter mit den kognitiven Fähigkeiten auszustatten, die erforderlich sind, um aus direkten Aufgaben, die in Form von für den Menschen verständlichen Anweisungen und Verfahren definiert sind, inverse Pläne zu erstellen, zu überwachen und auszuführen.

Das INVERSE-Projekt zielt darauf ab, Roboter mit diesen wesentlichen kognitiven Fähigkeiten auszustatten, indem ein kontinuierlicher Lernansatz verfolgt wird. Nach einer anfänglichen Bootstrap-Phase, in der anhand von Spezifikationen auf menschlicher Ebene erstes Wissen geschaffen wird, verfeinert der Roboter sein Repertoire, indem er seine eigenen Erfahrungen und das Feedback des Menschen nutzt. Diese erfahrungsbasierte Strategie ermöglicht es, verschiedene Probleme, wie z. B. die Ausführung einer Aufgabe in einem anderen Bereich, als ein Problem der Fehlererkennung und -behebung zu betrachten. Der Mensch spielt bei INVERSE eine zentrale Rolle, da seine Überwachung dazu beiträgt, die Komplexität der Verfeinerungsschleife zu begrenzen, wodurch die Lösung für den Einsatz in Produktionsszenarien geeignet ist. Die Effektivität der entwickelten Lösungen wird in zwei sich ergänzenden Anwendungsfällen demonstriert, die eine realistische Darstellung der tatsächlichen Arbeitsumgebungen darstellen sollen.

Der in INVERSE vorgesehene Rahmen wird zu erheblichen Fortschritten bei der langfristigen Roboterautonomie führen und die Fähigkeit des Roboters verbessern, komplexe Manipulationsaufgaben in verschiedenen Bereichen zu lösen. Die meisten Lernalgorithmen sind nicht in der Lage, eine gelernte Aufgabe umzukehren, da sie nicht darauf ausgelegt sind, sich anzupassen, wenn die Trainingsdaten knapp sind oder fehlen.

INVERSE ist ein Forschungs- und Innovationsprojekt, das im Rahmen der Forschungs- und Innovationsmaßnahmen von Horizont Europa der Europäischen Union finanziert wird. Zuschuss Nr. 101136067

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