Maschinelles Lernen Microsoft-Tools zum Training von Robotern und Drohnen

Simulierter Drohnenflug: Im Simulator von Microsoft lässt sich das Verhalten der einer Drohnensteuerung testen. Objekte, Beleuchtung und Schatten sind sehr naturgetreu nachgebildet.
Simulierter Drohnenflug: Im Simulator von Microsoft lässt sich das Verhalten der einer Drohnensteuerung testen. Objekte, Beleuchtung und Schatten sind sehr naturgetreu nachgebildet.

Unter Open-Source-Lizenz stellt Microsoft eine »Aerial Informatics and Robotics Platform« zur Verfügung, mit der sich autonome Roboter und Drohnen programmieren, testen und trainieren lassen.

Die Sammlung von Tools wurde von Microsoft Research angekündigt. Sie dient
dazu, Roboter, Drohnen und andere autonome Systeme zu testen und den
Umgang mit Hindernissen trainieren können. Die Betaversion dieser Tools ist ab
sofort als Open-Source-Projekt via GitHub verfügbar. Eine weitere Komponente
sind Werkzeuge, die zum Schreiben von Programmen dienen, die autonome
Vehikel steuern. Ferner gehört ein Simulator dazu, mit dem Daten für das Training
von mit Künstlicher Intelligenz (KI) ausgestatteten Systemen gesammelt und
Geräte in einer virtuellen Welt getestet werden können. 

Microsoft hat sich auf die Fahnen geschrieben, künstliche Intelligenz für eine
breite Öffentlichkeit von Software-Entwicklern zugänglich zu machen und sieht die
Roboter-Plattform als einen Meilenstein dazu. Außerdem möchte man in Redmond
mit dem Open-Source-Angebot Standards bei Protokollen und Schnittstellen für
autonome Geräte setzen.

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Drohnen – fliegende Intelligenz

Drohnen sind keineswegs nur Spielzeug. Wer sie professionell nutzen will, muss tief in die Tasche greifen. Wenn man bedenkt, dass man dadurch für viele Luftaufnahmen auf einen Hubschrauber verzichten kann, ist das aber trotzdem günstig.

Microsoft Research beschäftigt sich u.a. mit Technologien, die menschliche
Fähigkeiten im Sehen, Hören, Analysieren, Entscheiden und Handeln ergänzen und
stärken. Was Menschen allerdings selbstverständlich und mühelos beherrschen,
muss Robotern und Drohnen erst antrainiert werden: Zum Beispiel Schilder,
Schatten und Reflexionen zu unterscheiden. Noch komplizierter wird es, wenn eine
Auto-Reklame auf der Plakatwand von einem realen Fahrzeug zu unterschieden
werden soll.

Programm schreiben, testen und trainieren 

Bei der Aerial Informatics and Robotics Platform gehen die Microsoft-Forscher nicht von einem festen Satz von Regeln aus, der in den Geräten implementiert wird, sondern stellen ein Toolset für maschinelles Lernen bereit. 

Dank der Fortschritte bei Grafikhardware, Rechenleistung und Algorithmen
können Forscher heute Simulatoren bereitstellen, die die Umwelt realistischer als
zuvor darstellen. Der Simulator der neuen Aerial Informatics and Robotics
Platform kann auch kleine Details wie Schatten und Reflektionen darstellen,
welche bei der Nutzung von Computer-Vision-Algorithmen einen großen
Unterschied bedeuten. Gerade weil der Simulator ultrarealistische Bedingungen
bietet, aber nicht in realen Umgebungen arbeitet, lassen sich mit ihm sichere,
verlässliche und preiswerte Testumgebungen für autonome Systeme aufbauen.
Das bietet zwei Vorteile: Geräte können ausführlich und preiswert getestet
werden, gleichzeitig werden wertvolle Daten zu Trainingszwecken autonomer
Systeme gesammelt.

Neben dem Simulator bietet die Plattform eine stetig wachsende Sammlung von
Anwendungen, die Entwicklern das schnelle Schreiben von Code für die Steuerung
von Drohnen ermöglichen. Unterstützt werden zurzeit Drohnen der Marke DJI und solche, die das offene Datenprotokoll MavLink (z.B. Parrot AR.Drone) nutzen. Bisher mussten sich Entwickler die spezifischen Programmierschnittstellen (APIs) aneignen und separaten Code für jede Plattform schreiben.