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Wenn ein Roboter ein Werkstück von einem Zuführband aufnehmen soll, das dort in einer anderen als der üblichen Position liegt, greift er wahrscheinlich daneben – es sei denn, er erkennt die abweichende Position und passt seine Greifbewegung entsprechend an. Ein selbstlernendes System, das genau dazu in der Lage sein soll, haben Wissenschaftler am MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory jetzt entwickelt, wie „Engadget“ berichtet . DON heißt die Schöpfung, was für „Dense Object Nets“ steht.

Das DON-System soll sich zum Beispiel selbst beibringen, den Henkel einer Kaffeetasse zu greifen und die Tasse während der Bewegung so halten, dass der Inhalt nicht verschüttet wird. Im Kontext einer Produktionsanlage wäre DON zum Beispiel in der Lage, ein spezifisches Objekt aus einem Stapel ähnlicher Objekte herauszugreifen. Details haben die MIT-Forscher in einem Papier veröffentlicht , der Code steht ebenfalls auf Github zur Verfügung. Zudem zeigt ein Video DONs spezielle Fähigkeiten.