11.12.2017

Lemmings.io startet Kooperation mit Google und Amazon

Jedes Team im Lemmings.io-Inkubator bekommt ab nun Service-Leistung im Wert von je 100.000 US-Dollar von Amazon Web Services und der Google Cloud Platform.
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F8
(c) Facebook.com/Dejan Jovicevic - Lemmings I/O-Gründer Thomas Schranz und Allan Berger können sich über den Gewinn des F8 Hackathons in San Jose freuen.

“Vor einigen Tagen schlug Googles AI-Projekt Alpha Go Zero den weltweit führenden Schach-Computer nach nur wenigen Stunden Training mit Googles ‘Tensor Processing Units’. Das ist eines von vielen Beispielen für die enorme Stärke des Machine Learning-Ansatzes”, schreibt Lemmings.io-Co-Founder Thomas “Tosh” Schranz in seinem Blog. Und das beste daran sei: Die entsprechenden AI-Tools seien nicht unter Verschluss, sondern als Open Source-Programme jedem zugänglich. Entwickler-Teams könnten sie frei nutzen.

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“Was kann Lemmmings.io tun?”

Und dennoch: Bei aller freien Zugänglichkeit von Tools, Daten und sogar Hardware blieben hohe Infrastruktur-Kosten. Diese würden vor allem für Early Stage-Teams zur oftmals unüberwindbaren Barriere. “Wir haben uns gefragt: Was könnte Lemmings tun, wenn der Fantasie nicht durch Infrastruktur-Kosten künstliche Grenzen gesetzt wären? Was, wenn die Kreativität nicht durch die Prozessorleistung der eigenen Laptops eingeschränkt wäre? Wie wäre es, wenn man sich nicht darum sorgen müsste, Hardware anzuschaffen, die innerhalb von Wochen wieder veraltet ist?”, schreibt Schranz.

Nicht nur Kostenreduktion sondern “Entfesselung der Gedanken”

Und er gibt die Antwort: “Ich bin glücklich zu verkünden, dass wir nicht nur neugierig sind, wie das wäre, sondern eine Lösung gefunden haben”. So habe man nun eine Kooperation mit Amazon Web Services und der Google Cloud Platform gestartet. Von beiden gibt es pro Early Stage-Team im Lemmings.io-Inkubator je Service-Leistung im Wert von 100.000 US-Dollar. Zusätzlich bekämen die Teams noch 24 Stunden-Support und Zugang zu Trainings der Partner. Schranz resümiert etwas pathetisch: “Das bedeutet für unsere Teams nicht einfach nur eine enorme Kostenreduktion. Es bedeutet eine Entfesselung ihrer Gedanken!”

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Ein Putzroboter putzt ein Waschbecken.
Der neue Putzroboter der TU Wien beim Reinigen des Test-Waschbeckens (c) tuwien.at

Roboter können für uns mittlerweile Staubsaugen, Rasenmähen oder Abwaschen. Doch wann können sie komplexere Aufgaben wie das Putzen eines Badezimmers erledigen? Forschende an der TU Wien haben nun möglicherweise eine Antwort darauf.

Denn an der TU Wien wurde ein neuer Putzroboter für das Badezimmer entwickelt, der unter anderem Waschbecken nach vorheriger Anleitung reinigen kann. Die Arbeit wurde bei der IROS 2024 in Abu Dhabi präsentiert – einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen weltweit.

TU Wien-Roboter lernt vom Menschen 

Programmiertechnisch ist Putzen recht komplex. Ein Waschbecken ist sehr verwinkelt. Wie kommt man in die schwierigen Ecken, wieviel Kraft muss festgelegt werden? Ein Mensch macht es vor – der Roboter der TU Wien lernt.

“Die geometrische Form eines Waschbeckens mit Kameras zu erfassen, ist zwar relativ einfach. Aber das ist nicht der entscheidende Schritt. Viel schwieriger ist es, dem Roboter beizubringen: Welche Stelle der Oberfläche soll er mit welcher Art von Bewegung bearbeiten? Wie schnell? In welchem Winkel? Mit welchem Kraftaufwand?”, sagt Andreas Kugi vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik.

Nach Aussage der TU Wien benutzt der Roboter zum Lernen einen “Hightech-Schwamm”, ausgestattet mit Kraftsensoren und Tracking-Markern. Damit putzte ein Mensch mehrfach eine Außenkante des Test-Waschbeckens. “So generieren wir mit einigen wenigen Demonstrationen eine Riesenmenge an Daten, die dann verarbeitet werden, damit der Roboter lernt, was richtiges Putzen eigentlich bedeutet”, sagt Hartl-Nesic, der in Kugis Team die Industrial-Robotics-Gruppe leitet

Roboter hilft Handwerksbetriebe

Die neue Technologie sei laut TU Wien für viele Prozesse interessant, wie beispielsweise für das Schleifen von Holzwerkstücken in Tischlereien, das Reparieren und Polieren von Lackschäden an Fahrzeugkarosserien oder das Schweißen von Blechteilen. Letztlich sollen diese Roboter auf mobile Plattformen gesetzt werden können, sodass sie in Handwerksbetrieben flexibel eingesetzt werden.

Der Lernprozess gelingt laut Aussage der TU Wien durch eine innovative Datenverarbeitungsstrategie. Dabei werden mehrere bereits erprobte Techniken aus dem Bereich maschinelles Lernen kombiniert. Die Messdaten werden statistisch aufbereitet, und mit den Ergebnissen wird ein neuronales Netzwerk trainiert. Daraus resultieren optimierte Anweisungen für die Bewegungen des Roboterarms.

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