Einzelmeldung

Forscherteam veröffentlicht neuen Ansatz für die Mensch-Maschine-Interaktion

Ein Forscherteam des Robotics Innovation Center am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und der Universität Bremen hat im renommierten Wissenschaftsjournal "Nature Scientific Reports" einen Beitrag veröffentlicht, in dem neue Wege der Interaktion zwischen Mensch und Maschine analysiert werden. 

Darin beschreiben die Forscherinnen und Forscher ein Verfahren des Maschinellen Lernens, bei dem ein Roboter aus dem eigenen Fehlverhalten in der gestengesteuerten Interaktion mit dem Menschen lernen kann. Der Roboter ist dabei in der Lage, gleichzeitig zu lernen, die Gesten des Menschen zu unterscheiden und sie denjenigen Aktionen zuzuordnen, die er selbst ausführen soll. Ob diese Zuordnung richtig oder falsch war, erfährt er anhand einer EEG-Messung beim Menschen, durch die er im Falle einer fehlerhaften Aktion ein negatives Feedback erhält.

Dem Forscherteam gehörten Su Kyoung Kim, Elsa Andrea Kirchner, Prof. Frank Kircher und Arne Stefes an. Ihr Aufsatz "Intrinsic interactive reinforcement learning – Using error-related potentials for real world human-robot interaction" ist hier abrufbar.

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