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.
