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Fast so gut wie ein Mensch: Roboter lernt Jenga

Jenga. (Bild: Shutterstock/Oatawa)

US-Forscher haben einem Roboter das Spiel Jenga beigebracht. Der Roboter stellte sich nach relativ kurzer Lernzeit gut an und entfernte die Bausteine fast so gut wie ein Mensch.

Kann ein Roboter so exakt und vorsichtig arbeiten, dass er das Spiel Jenga meistern kann? Diese Frage stellten sich einige US-Forscher vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) um den Maschinenbau-Ingenieur Nima Fazeli. Die Antwort in aller Kürze: ja. Mithilfe von Kameras und Sensoren sowie einer von einem neuronalen Netzwerk gestützten Trainingsphase spielte der Roboter das Wackelturmspiel fast so gut wie ein Mensch.

Jenga: Roboter schafft 21 Bausteine im Schnitt

Neben dem eigentlichen Roboter und dem Jenga-Turm gehörten zum Testaufbau eine Realsense-3D-Kamera von Intel und spezielle Sensoren in der Hand des Roboters. Diese auch bei Fertigungsrobotern eingesetzten Sensoren ermöglichen die Steuerung des Roboterarms. Den Forschern zufolge gelang es, dem Roboter nach einigen hundert Versuchen im Schnitt 21 Bausteine aus einem Jenga-Turm mit 18 Reihen zu entfernen und oben wieder hinaufzulegen, bis der Turm umfiel.

Roboter, Jenga-Turm, Kamera und Sensoren – fertig ist der Versuchsaufbau. (Bild: MIT/Science Robotics)

Um das Training effektiver und kürzer zu machen, fasste der Roboter Vorgänge wie das Einstürzen des Turms in Clustern zusammen. Zunächst lernte der Roboter das Spielprinzip über Computersimulationen. Beim Training mit den echten Steinen ging es dann darum, zufällig ausgewählte Bausteine daraufhin zu testen, ob sie sich leicht oder schwer bewegen ließen, wie ORF.at berichtet. Entsprechend dieser Einordnung wurde dann versucht, den Baustein zu entfernen, oder er wurde stecken gelassen.

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Den Forschern ging es bei dem im Fachmagazin Science Robotics beschriebenen Experiment aber weniger darum, einen Jenga-Meister aus dem Roboter zu machen, sondern den Tastsinn zu verbessern. Die Ergebnisse könnten dann Herstellern etwa von Smartphones zugutekommen. Schließlich gehe es bei der Produktion in einer Fertigungsstraße eher um das Ertasten als das Sehen von Informationen, wie Alberto Rodriguez, ein Co-Autor der Studie, sagte.

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