Imitation Learning

Beim Imitation Learning lernt der Roboter aus Demonstrationen: Menschen führen Aufgaben vor — direkt, per Teleoperation oder in Videos — und ein neuronales Netz lernt, die gezeigten Bewegungen zu reproduzieren und zu verallgemeinern. Die meisten beeindruckenden Manipulations-Demos heutiger Humanoide (Wäsche falten, Geschirr einräumen) basieren auf diesem Prinzip.

Der Engpass sind Daten: Hersteller bauen eigens Teleoperations-Farmen auf, in denen Operatoren tausende Stunden Haushalts- und Fabrikaufgaben einspielen. Die Skalierung dieser Datenpipelines gilt als entscheidender Wettbewerbsfaktor — analog zu Textdaten bei Sprachmodellen.