Alphabet setzt 100 Prototyp-Roboter zur Reinigung seiner Büros ein

Die Muttergesellschaft von Google, Alphabet, testet ihre Prototyp-Roboter, die zur Reinigung ihrer Büroanlagen entwickelt wurden.

In einem Blogbeitrag am Freitag gab das Unternehmen bekannt, dass sein Everyday Robots Project — eine Einheit unter Googles experimentellen X-Laboratorien, die sich der Schaffung eines “allgemein einsetzbaren Lernroboters” widmet — mehrere seiner Roboterprototypen aus dem Labor in einige der Google-Campus in der Bay Area verlegt hat, um nützliche Reinigungsaufgaben zu übernehmen.

Diese Roboter führen autonom eine Reihe nützlicher Aufgaben in den Google-Einrichtungen in den USA aus, darunter das Wischen von Tischen, das Sortieren von Müll, das Greifen von Tassen und sogar das Öffnen von Besprechungsraumtüren, um zu überprüfen, ob der Raum aufgeräumt werden muss oder ob Stühle fehlen.

„Wir verwalten jetzt eine Flotte von über 100 Roboterprototypen, die autonom eine Vielzahl nützlicher Aufgaben in unseren Büros ausführen. Der gleiche Roboter, der den Müll sortiert, kann jetzt mit einem Abzieher ausgestattet werden, um die Tische zu reinigen, und der gleiche Greifer, der die Tassen greift, kann lernen, Türen zu öffnen“, schrieb Hans Peter Brondmo, Chief Robotic Officer von Everyday Robot, in einem Blogbeitrag.

In den letzten Jahren hat Alphabet ein integriertes Hardware- und Softwaresystem entwickelt, das für das Lernen konzipiert ist — einschließlich des Transfers von Lernen aus der virtuellen Welt in die reale Welt.

Die Roboter sind mit einer Mischung aus verschiedenen Kameras und Sensoren ausgestattet, um die Welt um sie herum wahrzunehmen. Durch die Verwendung einer Kombination von Techniken des maschinellen Lernens wie verstärkendem Lernen, kollaborativem Lernen und Lernen durch Demonstration haben die Roboter allmählich ein besseres Verständnis der Welt um sie herum gewonnen und sind geschickter darin geworden, alltägliche Aufgaben zu erledigen.

Anfänglich dauerte es etwa vier Monate, bis ein Roboter lernte, wie man mit einer Erfolgsquote von 75 % einen einfachen Griff in einer Büroumgebung ausführt. Mit weniger als einem Tag realem Lernen kann ein einzelner Roboter jetzt lernen, wie man eine komplexe Aufgabe wie das Öffnen von Türen mit einer Erfolgsquote von 90 % ausführt.

„Noch aufregender ist, dass wir gezeigt haben, dass wir auf den Algorithmen und Erkenntnissen aus dem Öffnen von Türen aufbauen und sie auf eine neue Aufgabe anwenden können: das Aufräumen von Stühlen in unseren Cafés. Dieser Fortschritt gibt uns Hoffnung, dass unser Moonshot, allgemeine Lernroboter zu bauen, vielleicht möglich sein könnte“, fügte Brondmo hinzu.

Die Roboterprototypen werden in den kommenden Monaten zunächst in die Büros von Alphabet in Mountain View kommen.

„Im Laufe der Zeit werden wir die Arten von Aufgaben, die sie ausführen, und die Gebäude, in denen wir tätig sind, erweitern und freuen uns darauf, in den kommenden Monaten und Jahren Updates von unserer Reise zu teilen“, schloss Brondmo.