Autonome Robotik in komplexen Umgebungen

Bei terrestrischen Analogtests in Utah, USA, arbeiten die autonomen DFKI-Rover SherpaTT und Coyote III in einem Weltraummissionsszenario zusammen. In aktuellen Projekten des DFKI Robotics Innovation Centers und der Universität Bremen zum quantenmaschinellen Lernen geht es unter anderem darum, bestärkende Lernverfahren für mehrere Roboter, die in einem verteilten Setting ein bestimmtes Verhalten lernen oder optimieren sollen, mithilfe von Quantenalgorithmen zu verbessern.
Bei terrestrischen Analogtests in Utah, USA, arbeiten die autonomen DFKI-Rover SherpaTT und Coyote III in einem Weltraummissionsszenario zusammen. In aktuellen Projekten des DFKI Robotics Innovation Centers und der Universität Bremen zum quantenmaschinellen Lernen geht es unter anderem darum, bestärkende Lernverfahren für mehrere Roboter, die in einem verteilten Setting ein bestimmtes Verhalten lernen oder optimieren sollen, mithilfe von Quantenalgorithmen zu verbessern.

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH

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