Google Es könnte Millionen fließen, wenn es einen fehlerkorrigierten Quantencomputer baut, aber es experimentiert auch mit Robotern, die auf dem gesamten Campus eingesetzt werden, um so einfache Aufgaben wie das Sortieren von Müll und das Abwischen von Cafeteria-Tischen auszuführen. Das X-Entwicklungsteam von Google beschäftigt sich seit einiger Zeit mit Robotik, hat aber auch bemerkenswerte Arbeit an Projekten wie Google Glass, einem Ballon-Internet-System, der selbstfahrenden Technologie hinter Waymo und einem Robotik-Projekt namens Everyday Robot geleistet. unter anderen.
Im Gegensatz zu Big-Tech-Rivalen oder etablierten Namen im Bereich der Robotik hat Google keine auffälligen Fortschritte gemacht oder ausgefallene Behauptungen über seine Robotik-Ambitionen aufgestellt. Facebook beispielsweise hat kürzlich eine synthetische Haut vorgestellt, die Robotern eine menschenähnliche Berührungswahrnehmung beim Umgang mit empfindlichen Objekten ermöglichen kann. Der zweibeinige Roboter LEO von CalTech kann gehen, fliegen und sogar Skateboard fahren. Amazon baut Roboter für die Produktlieferung, während Apples Demontageroboter Daisy seit 2018 iPhones zum Recycling zerlegt. Aber alle großen Dinge beginnen mit einem kleinen Schritt, und Googles X Division hält sich an diese Philosophie.
Hans Peter Brøndmo, Chief Robot Officer bei X Development, enthüllt dass eine Flotte von über 100 Everyday Robots auf dem gesamten Google-Campus in der Bay Area eingesetzt wird, um grundlegende Aufgaben wie das Sortieren von Müll und das Abwischen von Tischen mit einem Rakelaufsatz auszuführen – und bald auch Türen zu öffnen. Es gibt nichts Besonderes wie den Parkour-Performance-Roboter von BostonDynamics, aber das Ziel hinter den Everyday Robots von X Division ist ein bisschen aussagekräftiger. Das Ziel besteht darin, Roboter zu trainieren, eine Aufgabe zu erlernen und diese Erkenntnisse anzuwenden, um eine andere Aufgabe zu erledigen, ohne eine Menge technischer Upgrades zu erfordern oder eine riesige Codebibliothek von Grund auf zu erstellen.
Anstatt Code für jede Aufgabe zu schreiben, die ein Roboter ausführen kann, verlässt sich Google auf maschinelles Lernen, damit diese Roboter lernen, in unvorhersehbaren und unstrukturierten Räumen wie einem Büro oder Wohnzimmer zu arbeiten, in denen sie mit Menschen koexistieren. Das Team wandte ML-basierte Methoden wie Reinforcement Learning, kollaboratives Lernen und Lernen aus Demonstrationen an, um dem Roboter zu helfen, seine täglichen Aufgaben zu verbessern, indem er die Welt um ihn herum genauer versteht. Das Team jagt den natürlichen Fortschritt der Fähigkeiten mit Blick auf die Koexistenz und nicht wie der Tesla Bot. Dies erfordert einen humanoiden Ansatz, um Aufgaben zu erledigen, muss jedoch so konzipiert sein, dass er Menschen nicht schadet, selbst wenn dies nach einer Softwarekorruption gewollt ist.
Brøndmo sagt, dass der Ansatz, auf bestehenden Fähigkeiten aufzubauen, um etwas Neues zu lernen, zu positiven Ergebnissen geführt hat. So wurden beispielsweise die Algorithmen und Erkenntnisse hinter der Fähigkeit, Türen zu öffnen, so aufgebaut, dass der Everyday Robot nun auch Stühle aufrichten kann. Diese Roboter werden demnächst überall eingesetzt Google Büros, um automatisch Türen zu öffnen und zu prüfen, ob es gereinigt werden muss oder ein paar Stühle fehlen. Das Endziel ist es, einen selbstlernenden Roboter zu entwickeln, der nachhaltig leben kann, anstatt fortgeschrittene soziale Fähigkeiten zu erlernen, die es ihnen ermöglichen, zwischen Sabotage oder Hilfe für andere zu wählen.
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