Der LearningGripper von Festo entspricht in abstrahierter Weise der mensch-lichen Hand. Die vier Finger des nachgiebigen Greifers werden von zwölf pneumatischen Balgaktoren mit Niederdruck angetrieben. Mittels Machine-Learning-Verfahren ist er in der Lage, eine komplexe Handlung wie das Greifen und Orientieren eines Gegenstands selbst zu erlernen. Anhand des LearningGrippers zeigen wir, wie in der Produktion der Zukunft die Entwicklung eines solch komplexen Systems beschleunigt werden kann. Darüber hinaus kann der gezielte Einsatz von Machine Learning Algorithmen die Effizienz ganzer Anlagen verbessern.
