Roboter brauchen Daten – doch woher nehmen, wenn es keine gibt?
How to Train Your Robot
Sprachmodelle lernen aus Billionen von Text-Tokens, doch für Roboter existiert kein vergleichbarer Datenschatz. Der Artikel erklärt, wie Teleoperation, Simulation und synthetische Daten diese Lücke füllen sollen – und warum die sim-to-real gap gerade bei der Manipulation von Objekten zum Problem wird. Ein Blick auf die zentrale Frage der Robotik: Woher kommen die Trainingsdaten, und wie viele brauchen wir wirklich?
Die größte Herausforderung bestand darin, Simulationen zu schaffen, die vielfältig genug sind, um die Physik der realen Welt einzufangen.