Tage statt Monate: So schnell ist dieses Robotertraining!

Dieser Roboter aus Deutschland kann genauso schnell ernten wie ein Mensch, hat innerhalb von wenigen Monaten seine Konkurrenz eingeholt in Bezug auf Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit und vor allem braucht er nur Tage statt Monate um neue Aufgaben zu lernen! Deswegen soll er als Helfer in der Landwirtschaft für verschiedene manuelle Aufgaben eingesetzt werden, wie zum Beispiel in der Königsdisziplin: der Ernte von Feingemüse wie Tomaten oder Gurken. Bisher sind Roboter oft an genau dieser Aufgabe gescheitert, weil es einfach extrem viele unberechenbare Einflüsse in der Natur gibt. Nichts ist immer genau gleich. Wir haben hunderte Gemüsearten, wechselndes Licht, Matsch, Regen – und die Ernte darf beim Anfassen natürlich nicht zerquetschen. Genau hier kommt Polybot, der Roboter, den ich mir vor Ort angeguckt habe, ins Spiel. Das Start-up hat einen neuen Ansatz beim Training von dem Roboter: Anstatt jede Bewegung mühsam zu programmieren, lernt dieser Roboter durch menschliche Demonstrationen. Wie genau das funktioniert, welche Meilensteine schon erreicht wurden und was das für einen Einfluss auf die Landwirtschaft haben kann, das klären wir heute und damit willkommen bei Breaking Lab, Jacob hier, los geht’s! Dieses Video ist in Zusammenarbeit mit der Bundesagentur für Sprunginnovationen, der SPRIND, entstanden. SPRIND hat Polybot bislang mit rund 1,2 Mio. Euro unterstützt. Wenn ihr mehr über die Arbeit von SPRIND wissen wollt, oder selbst für Eure Sprunginnovation eine Finanzierung von SPRIND bekommen möchtet, dann besucht https://www.sprind.org Hier kommt ihr zu Polybot: https://polybot.eu/ 00:00 Intro 01:00 Ernteroboter allgemein 01:42 Im Gewächshaus 03:06 Wie hat man bisher Roboter trainiert? 04:30 Wie funktioniert das neue Training? 10:18 Status Quo bei Polybot 11:25 Ausblick 13:54 Großes ABER 16:43 Fazit Breaking Lab bei Instagram: https://www.instagram.com/breakinglab/?hl=de Dieses Video ist in meinem Breaking Lab-Team entstanden. Verantwortlich aus der Redaktion: Tabea Desch, Jacob Beautemps; Editing: Sebastian Schubert Quelle 1 https://www.ipk.fraunhofer.de/de/kompetenzen-und-loesungen/automatisierung/flexible-automatisierung/ernteroboter-obst-gemuese.html Quelle 2 https://www.br.de/nachrichten/bayern/wo-roboter-in-der-landwirtschaft-noch-an-ihre-grenzen-stossen,UsWsxkO Quelle 3: https://www.mpg.de/24324673/polybot-validierungsauftrag-startup Quelle 4 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/rob.21937 Quelle 5 https://www.agrarraum.info/lexikon/polykultur Quelle 6 https://www.mpg.de/23934218/W005_Material-Technik_062-067.pdf Quelle 7 https://www.pflanzenforschung.de/de/pflanzenwissen/lexikon-a-z/mischkultur-1044 Ich bin Jacob Beautemps und mache gerade meinen Doktor an der Universität zu Köln. Vor vier Jahren habe ich zusammen mit Philip Häusser diesen YouTube Kanal gegründet und seit 2018 stehe ich nun selbst vor der Kamera. In meiner Forschung an der Uni geht es um das Thema "What comprises a successful educational YouTube video?: the optimization of YouTube videos’ educational value through the analysis of viewer behavior and development via machine learning." Oder kurzgesagt: Wie lernt man auf YouTube und wie können wir das mit künstlicher Intelligenz optimieren. Dies fließt natürlich stark in meine YouTube Videos mit ein, denn hier geht es auch darum möglichst viel über Physik, Chemie, Technik und andere naturwissenschaftliche Themen zu lernen. Hat dir das Video gefallen? Klick auf "Daumen hoch" und lass ein Abo da! Dein Feedback motiviert mich zu neuen Videos. Dankeschön :-)