Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen hat in den letzten Jahren die Bildverarbeitung und Robotik revolutioniert und hat bahnbrechende Fortschritte in beiden Bereichen erziehlt. In der Robotik ermöglicht maschinelles Lernen Robotern, ihre Umgebung besser zu verstehen und autonom Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse von Sensordaten wie bspw. von Laserscannern oder Kameras können Roboter Hindernisse erkennen und somit ihre Fähigkeit zur autonomen Navigation verbessern, Objekte identifizieren oder komplexere Aufgaben ausführen. Dies ist besonders in der Industrie nützlich, wo Roboter in der Fertigung, Logistik und Wartung eingesetzt werden.

Die Bildverarbeitung hat durch maschinelles Lernen einen tiefgreifenden Wandel erfahren, der die Möglichkeiten zur Analyse und Interpretation visueller Daten erheblich erweitert hat. Insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) ermöglichen es, automatisch relevante Merkmale aus Rohbilddaten zu extrahieren. Mithilfe dieser Technologie können Muster erkannt, Objekte segmentiert und sogar emotionale Ausdrücke in Bildern analysiert werden. Typische Anwendung findet ML in der medizinischen Bilddiagnose, wo Algorithmen Krankheiten in Röntgen- oder MRT-Bildern erkennen, oder in der Logistik, bei dem bildbasiertem Tracking von Waren oder zur Erkennung und Zählung von Objekten, der Labelerkennung bis hin zum Multi-Objekt-Tracking auf Logistikhof (Logistic Yards) oder in Lagerhallen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt bei uns auf den Large Language Models (LLMs), einem Teilgebiet der generativen KI. Wir nutzen LLMs, um kognitive Fähigkeiten in die Robotik zu integrieren. Dabei dienen diese Modelle nicht nicht als Mensch-Maschine-Schnittelle, sondern befähigen Roboter dazu, menschenähnliche Denkprozesse nachzuvollziehen und Entscheidungen kontextsensitiv zu treffen. So erweitern wir das Spektrum der Robotik um eine intuitive, interaktive Komponente, welche vielseitige Interaktionsmöglichkeiten und und eine hohe Anpassungsfähigkeit ermöglicht.