Das US-amerikanische KI-Unternehmen Hugging Face hat zusammen mit dem französischen Robotikunternehmen The Robot Studio den Roboterarm SO-101 entwickelt, der durch Reinforcement Learning (RL) trainiert werden und somit einfache Aufgaben selbstständig erledigen kann. Die Baupläne für den Roboterarm stehen auf GitHub für den Nachbau bereit. Los geht’s bei einem Preis von 100 US-Dollar. Besser ausgestattete und vormontierte Versionen können aber bis zu 500 Dollar kosten. Anzeige Der SO-101 ist das Nachfolgemodell des bereits erhältlichen SO-100 und kommt mit einer Reihe verbesserter und stärkerer Komponenten daher. Darunter fallen etwa weiterentwickelte Servo-Motoren, die den Roboter in die Lage versetzen, Objekte bis zum Eigengewicht des Roboterarms anzuheben und zu bewegen. Außerdem soll sich der SO-101 einfacher und schneller aufbauen lassen. Die Teile und Sets liefern der Robotikladen WowoRobo, der IoT-Hardware-Anbieter Seed Studio sowie PartaBot; ein Shop, der Robotikteile anbietet. Das Einsteigermodell mit allen nötigen Komponenten kostet ab 100 Dollar. Höhere Preise ergeben sich je nach Ausstattung und ob der Roboterarm vormontiert sein soll. Auch das Importland spielt eine Rolle: Nutzer in den USA müssen aufgrund höherer Zölle für Komponenten aus China mehr bezahlen als Bastler etwa in Europa. Baupläne auf GitHub Wer will, kann sich die Teile aber auch frei beschaffen und die strukturellen Komponenten mit dem 3D-Drucker selbst ausdrucken. Dazu stellt Hugging Face eine Anleitung auf GitHub bereit, die eine Liste mit den benötigten Teilen und Tipps für den Druck mit verschiedenen 3D-Druckern sowie dem Aufbau umfasst. Ein fertiger SO-101-Roboterarm soll sich dann mittels RL trainieren lassen. So kann der Roboter etwa lernen, unterschiedliche Bausteine zu sortieren. Dazu hat er eine Kamera an Bord, um seine Umgebung wahrnehmen und Objekte erkennen zu können. Der weiteren Fantasie für den Einsatz des Roboterarms sind kaum Grenzen gesetzt. Der SO-101 ist somit dafür geeignet, um erste Erfahrungen im Bereich der KI-gestützten Robotik zu sammeln, ohne dafür viel Geld ausgeben zu müssen. (olb)