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Nvidia und Partner entwickeln KI-Agenten für autonomes Greifen von Robotern

2 min Lesezeit
Nvidia und Partner entwickeln KI-Agenten für autonomes Greifen von Robotern

Wissenschaftler von Nvidia, der Carnegie Mellon University und der UC Berkeley haben einen innovativen Ansatz entwickelt, um Robotern das Greifen in der realen Welt beizubringen. Durch den Einsatz von KI-Coding-Agenten konnte eine Flotte von acht Robotern eine Erfolgsquote von bis zu 99 Prozent bei komplexen Aufgaben erreichen.

Das Erlernen geschickter Greif- und Handhabungstechniken stellt für Roboter nach wie vor eine große Herausforderung dar. Bisher waren Menschen notwendig, um Trainingsdaten zu sammeln, die Szenen nach jedem Versuch wiederherzustellen und Algorithmen anzupassen. Dieser manuelle Aufwand hat den Fortschritt in der Robotik erheblich verlangsamt. Das Forschungsprojekt ENPIRE zielt darauf ab, diesen Engpass zu überwinden, indem es KI-Coding-Agenten die Verantwortung für diese Aufgaben überträgt.

Das Konzept basiert auf einer wiederholbaren Rückkopplungsschleife, die direkt auf physischer Hardware ausgeführt wird: Der Arbeitsbereich wird zurückgesetzt, eine Strategie wird umgesetzt, das Ergebnis wird überprüft und der nächste Versuch wird optimiert. Laut den Forschern stellt dies die fehlende Abstraktion dar, um die Robotikforschung zu automatisieren. Bisherige Coding-Agenten hatten ihre Erfolge überwiegend in digitalen Umgebungen erzielt, nicht jedoch in der physischen Welt.

Selbstständige Entwicklung von Prüfwerkzeugen

Das ENPIRE-Projekt gliedert sich in zwei Phasen. In der ersten Phase richtet der Agent mit minimalem menschlichem Feedback eine Arbeitsumgebung ein. Dazu gehören Sicherheitsgrenzen, ein automatischer Reset und vor allem eine automatische Erfolgskontrolle. Anstatt dass ein Mensch jeden Versuch bewertet, entwickelt der Agent selbst eine Belohnungsfunktion, die zwischen Erfolg und Misserfolg unterscheidet. Grundlage hierfür sind lediglich einige Minuten an Beispielvideos von gelungenen und misslungenen Versuchen. Zudem wird OpenAI mit neuem Trainingsdatensatz die Effizienz in der KI-Entwicklung weiter steigern.

Ein weiterer Aspekt der Forschung ist die Investition in KI-Training, die innovative Arbeitsumgebungen fördert und somit die Entwicklung solcher Technologien unterstützt.

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Quellen: the-decoder

Bildquelle: KI generiert

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