sharing is caring
ist wirklich so!
Vielen Dank fürs Teilen!
Kluge Köpfe filtern für dich relevante Beiträge aus dem Netz.
Entdecke handverlesene Artikel, Videos und Audios zu deinen Themen.
Jakob Vicari studierte Journalistik mit Nebenfach Biologie in München und Genf. Er ist Absolvent der Deutschen Journalistenschule mit umfangreicher Reportage-Erfahrung im Wissenschaftsjournalismus. Im Frühjahr 2014 erschien seine Dissertation »Blätter machen. Bausteine zu einer Theorie journalistischer Komposition« an der Ludwig-Maximilians-Universität München (von Halem, 2014). Er schrieb bislang für Brand Eins, Geo Epoche, National Geographic Deutschland, Süddeutsche Zeitung, Frankfurter Allgemeine Sonntagszeitung, Impulse, P.M., Die Zeit, taz, Badische Zeitung und WIRED Germany. Er war Produzent der ersten Sensorstory "Superkühe" im WDR. (Foto: Heinrich Holtgreve)
Wie oft wünschte man sich schon eine dritte Hand, die das Bett aufschüttelte oder Spielzeug vom Boden aufhob. Aber einen Haushaltsroboter gibt es nicht. Denn Hände gehören zum Schwierigsten, was die Robotik aufzubieten hat. Nicht umsonst sind die Fähigkeiten unserer menschlichen Hände eine Sache, die unser Menschsein ausmacht. Komplexe Gegenstände montieren, Drohnen fliegen oder ein Auto steuern: Was unsere Hände schnell lernen, ist für humanoide Roboter noch immer extrem schwierig.
Doch die Roboterhände werden immer besser darin, uns nachzuahmen. Roboterforscher suchen nach einer Hand, die so ziemlich alles aufnehmen kann. Während Schraubenzieher und Ketchup-Flasche noch halbwegs einfach zu greifen sind, scheitern viele Roboterhände schon an einer Plastikspielfigur wie der von Yoda. Ohnehin scheint ein Haufen Spielzeug aufzuräumen eine der Königsdisziplinen der Robotik zu sein.
Diese interaktive Geschichte der New York Times blickt in die Werkstätten der Roboterforschung und zeigt die beeindruckenden Fähigkeiten der Roboter-Greifer. Vom Spielzeug-Schubser, dem Bettenmach-Roboter und der selbstlernenden Roboterhand Dactyl.
"If you give Dactyl an alphabet block and ask it to show you particular letters — let’s say the red O, the orange P and the blue I — it will show them to you and spin, twist and flip the toy in nimble ways.For a human hand, that is a simple task. But for an autonomous machine, it is a notable achievement: Dactyl learned the task largely on its own. Using the mathematical methods that allow Dactyl to learn, researchers believe they can train robotic hands and other machines to perform far more complex tasks."
Quelle: Mae Ryan, Cade Metz und Rumsey Taylor Bild: nyt.com EN nytimes.com
Bleib immer informiert! Hier gibt's den Kanal Fundstücke als Newsletter.
Einfach die Hörempfehlungen unserer Kurator'innen als Feed in deinem Podcatcher abonnieren. Fertig ist das Ohrenglück!
Öffne deinen Podcast Feed in AntennaPod:
Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.
Öffne deinen Podcast Feed in Apple Podcasts:
Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.
Öffne deinen Podcast Feed in Downcast:
Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.
Öffne deinen Podcast Feed in Instacast:
Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.
Öffne deinen Podcast Feed in Apple Podcasts:
Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.
Öffne deinen Podcast Feed in Podgrasp:
Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.
Bitte kopiere die URL und füge sie in deine
Podcast- oder RSS-APP ein.
Wenn du fertig bist,
kannst du das Fenster schließen.
Öffne deinen Podcast Feed in gpodder.net:
Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.
Öffne deinen Podcast Feed in Pocket Casts:
Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.