Forschende helfen Robotern, sich selbst beizubringen, wie man Türen und Geschirrspüler öffnet
Das höchste Ziel in der Robotik: Selbständiges Denken der Maschinen. In der Schweiz dürfte Forschenden jetzt dahingehend ein weiterer Durchbruch gelungen sein. (Bild: Ociacia/Shutterstock)
An der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) arbeitet ein Forschungsteam derzeit an einer Methode, die Roboter dazu bringt, zuvor geplante Aktionen selbständig in der Praxis auszuführen. Jetzt haben sie erste Ergebnisse in einem Paper präsentiert.
Selbstständiges Lernen: Roboter berechnen passende Aktion in 3 Schritten
Die meisten von uns dürften schon gesehen haben, wie Roboter komplexe Aufgaben ausführen, zum Beispiel Türen öffnen oder Objekte bewegen. In der Regel haben die Maschinen diese Aufgaben aber entweder gar nicht gelernt, weil sie dabei von Menschenhand ferngesteuert werden, oder sie haben die Aktion durch praktische Anleitung genau so verinnerlicht und imitieren ab dann lediglich stumpf den immer gleichen Bewegungsablauf.
Das Programm des Schweizer Forschungsteam arbeitet anders. Grundlegend ist dabei ein Drei-Schritte-Programm: Zunächst schildern menschliche User:innen der Maschine in der Software möglichst genau das Szenario und die auszuführende Aktion.
Im zweiten Schritt berechnet der Roboter dann selbst einen weit verzweigten Pfad an Lösungsmöglichkeiten und Bewegungsabläufen, anhand derer die gestellte Aufgabe gelöst werden könnte.
Als Drittes dampft das Programm all diese Möglichkeiten zu einem sinnvollen, minimal aufwendigen Ablauf ein und lässt ihn die Maschine ausführen. Wie die Robotik-Abteilung des ETH auf seinem Youtube-Channel zeigt, funktioniert das auch schon durchaus in der Praxis. Nur durch theoretische Vorplanung gelingt es den Robotern, Türen oder die Klappen von Geschirrspülern zu öffnen.
Ziel der Forschung: Robotern agieren komplett autonom
Die Software erkennt, welche Bewegungsmöglichkeiten und Gliedmaßen ein Roboter zur Verfügung hat und kann anschließend dank einer möglichst detaillierten Situations-Beschreibung durch den Menschen berechnen, wie alles am sinnvollsten eingesetzt wird, um die bevorstehende Aufgabe zu lösen.
Laut ETH soll das Programm bei allen Arten von Robotern funktionieren, derzeit trainiert man aber hauptsächlich mit dem Anymal, einem vierbeinigen Roboter des Startups Anybotics, das aus der ETH hervorgegangen ist.
Das Verfahren des Schweizer Forschungsteams dürfte eine wichtige Stufe bei der Entwicklung zum selbständigen Maschinenlernen darstellen. Jetzt müssen die Roboter nur noch dazu gebracht werden, auch ohne die Eingaben durch User:innen zurechtzukommen und Situationen selbständig zu erkennen. Der weitere Ablauf scheint bereits gelöst.
Bitte beachte unsere Community-Richtlinien
Wir freuen uns über kontroverse Diskussionen, die gerne auch mal hitzig geführt werden dürfen. Beleidigende, grob anstößige, rassistische und strafrechtlich relevante Äußerungen und Beiträge tolerieren wir nicht. Bitte achte darauf, dass du keine Texte veröffentlichst, für die du keine ausdrückliche Erlaubnis des Urhebers hast. Ebenfalls nicht erlaubt ist der Missbrauch der Webangebote unter t3n.de als Werbeplattform. Die Nennung von Produktnamen, Herstellern, Dienstleistern und Websites ist nur dann zulässig, wenn damit nicht vorrangig der Zweck der Werbung verfolgt wird. Wir behalten uns vor, Beiträge, die diese Regeln verletzen, zu löschen und Accounts zeitweilig oder auf Dauer zu sperren.
Trotz all dieser notwendigen Regeln: Diskutiere kontrovers, sage anderen deine Meinung, trage mit weiterführenden Informationen zum Wissensaustausch bei, aber bleibe dabei fair und respektiere die Meinung anderer. Wir wünschen Dir viel Spaß mit den Webangeboten von t3n und freuen uns auf spannende Beiträge.
Dein t3n-Team