KI News: Kurz und klar.

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der Robotik zeigt, wie Augmented‑Reality‑basierte Ferninteraktionen die Skalierbarkeit von Lernalgorithmen für Greifarme verbessern können. Durch die Kombination von Expertendemonstrationen, die über AR gesammelt werden, und einem zweiphasigen Lernansatz, der zunächst mit Behavior‑Cloning (BC) vortrainiert und anschließend mit kontrastivem Reinforcement Learning (RL) optimiert wird, erreicht das System eine deutlich höhere Effizienz und Robustheit.

Ein neues neuro-symbolisches Framework schafft die Brücke zwischen kontinuierlicher Wahrnehmung und diskreter symbolischer Planung – ein entscheidender Fortschritt für KI-Systeme, die unter Unsicherheit arbeiten müssen. Das System kombiniert ein transformerbasiertes Front‑End für die Bildverarbeitung mit Graph Neural Networks (GNN), um aus visuellen Beobachtungen probabilistische symbolische Zustände zu extrahieren. Anschließend nutzt ein Unsicherheits‑sensibler Planner diese Zustände, sammelt aktiv zusätzliche Informationen, wenn das Vertrauen niedrig ist, und trifft Entscheidungen auf Basis kalibrierter Wahrscheinlichkeiten.

In dem Artikel von Towards Data Science erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Python und der Bibliothek PyBullet komplexe 3D‑Simulationen erstellen und damit die Bewegung von Robotern präzise steuern können. Der Beitrag führt Schritt für Schritt durch die Einrichtung, die Modellierung von Robotern und die Implementierung von Steuerungsalgorithmen, sodass auch Einsteiger die Grundlagen der Robotikprogrammierung erlernen können.

Der neue Leitfaden „Einsteigerleitfaden: Robotik mit Python und PyBullet“ zeigt, wie man mit der Open‑Source‑Physik‑Engine PyBullet realistische 3D‑Simulationen erstellt. Der Beitrag, veröffentlicht auf Towards Data Science, richtet sich an Anfänger, die sich für Robotik und Python interessieren. PyBullet ermöglicht die Simulation von Robotern in virtuellen Umgebungen und bietet dabei eine intuitive API für die Steuerung und Analyse von Bewegungen. Mit diesem Leitfaden können Sie sofort loslegen und Ihre eigenen Robotikprojekte realisieren – Schritt für Schritt werden die Grundlagen erklärt und praktische Beispiele vorgestellt.