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A robot needs to learn about his body and the environment. It tries a few different motions and uses the algorithm. It can then predict what will happen with larger movements and at higher speeds. Picture: IST Austria, Birgit Rieger.

Maschinelles Lernen: Neue Methode ermöglicht genaue Extrapolation

Wissenschaftler entwickeln neue maschinelle Lernmethode, die Roboter sicherer machen kann - Methode ermöglicht einfachere und intuitivere Modelle von physikalischen Situationen

Text: Pressestelle IST. Um den sicheren Betrieb eines Roboters zu gewährleisten ist es entscheidend zu wissen, wie der Roboter unter verschiedenen Bedingungen reagiert. Aber woher soll man wissen, was einen Roboter stört, ohne ihn tatsächlich zu beschädigen? Eine neue Methode, die Wissenschaftler des Institute of Science and Technology Austria (IST Austria) und des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme entwickelten, ist die erste Methode für maschinelles Lernen, welche Beobachtungen, die unter sicheren Bedingungen getroffen wurden, nutzt, um genaue Vorhersagen für alle möglichen Bedingungen zu treffen, die von der gleichen physikalischen Dynamik bestimmt werden. Die Methode ist speziell für reale Situationen entwickelt und bietet einfache, interpretierbare Beschreibungen der zugrundeliegenden Physik. Die Forscher stellen morgen ihre Ergebnisse auf der diesjährigen renommierten International Conference for Machine Learning (ICML) vor.


Maschinelles Lernen Extrapolation Roboter

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Georg Martius
Max Planck Research Group Leader