Maschinelles Lernen

Wir suchen den LERNEFFEKT!

Ziel des LEROSH-Ansatzes ist ein intelligentes und interagierendes System, welches – angelernt durch den/die Handwerker*in – Bauteile automatisiert bearbeiten kann. Kritisch ist dabei die Formalisierung des Expert*innenwissens, wie Bauteile bearbeitet werden sollen, die Vereinfachung der Bedienung, so dass keine Programmierkenntnisse notwendig sind, sowie die Automatisierung der Bearbeitung für Losgröße 1.

Dies ist nur möglich, indem man Roboter lernfähig macht, das heißt Roboter, anhand von Demonstration, Fähigkeiten/Skills der Handwerker*innen lernen lässt, wie bestimmte Bauteile, Formen und Materialien bearbeitet werden müssen. Kontaktkräfte und weitere Sensordaten sollen dazu verstärkt interpretiert und mit maschinellem Lernen ausgewertet werden, um die Ausführung hinsichtlich der Qualität und der möglichen Bauteilkomplexität zu verbessern. Zudem kann diese Information aus den Messungen zur automatischen Erkennung von Bearbeitungsklassen (z.B. Geometrie, Material oder Güte) genutzt und dadurch eine Extrapolation der gelernten Skills auf unbekannte Bauteile ermöglicht werden.