Humanoide Roboter gewinnen in Industrie und Service an Bedeutung. Die Herausforderung liegt in der Steuerung komplexer Mehrgelenksysteme, wofür moderne KI-Methoden kombiniert werden:

Imitation Learning (IL): Roboter erlernen Bewegungen durch das Nachahmen menschlicher Demonstrationen (z. B. via Motion-Capture). Dies ermöglicht effiziente, natürliche Abläufe durch die Übertragung trainierter neuronaler Netze.
Reinforcement Learning (RL): Durch ein Belastungssystem und „Trial-and-Error“ optimiert der Roboter Handlungsstrategien wie Gehen oder Greifen eigenständig in Simulationen, bevor das Modell auf die Hardware übertragen wird.
Hybride Ansätze nutzen IL für grundlegende Muster und verfeinern diese mittels RL, was Trainingszeit spart und die Robustheit erhöht. Vision-Language-Action-Modelle (VLA) führen diese Konzepte mit Large Language Models (LLM) zusammen. So entstehen vielseitige Systeme, die visuelle und akustische Reize verarbeiten und direkt mit Menschen interagieren können.