Roboter lernt durch künstliches Insekten-Gehirn

Ein Roboter soll sich ähnlich in seiner Umwelt zurechtfinden können, wie es Insekten tun. Dafür wurde er mit einer Nachbildung eines entsprechenden Nervensystems ausgestattet.
Raumfahrt, Roboter, Japan, JAXA, Kirobo
Kirobo Project
Das Ziel des Forschungsprojektes vom Bernstein-Netzwerk und der Freien Universität Berlin bestand darin, einen Roboter zu entwickeln, der Umgebungsreize wahrnehmen und lernen kann, auf sie zu reagieren. Er erhielt daher ein künstliches Software-Gehirn, das dem relativ einfach gestrickten Nervensystem von Honigbienen nachempfunden ist. Dazu installierten die Forscher eine Kamera.

Das Besondere an dem künstlichen Minigehirn ist, dass es nach einfachen Prinzipien lernen kann. "Der netzwerkgesteuerte Roboter ist fähig, bestimmte Außenreize mit Verhaltensregeln zu verknüpfen", erklärte Projektleiter Martin Paul Nawrot. "Ähnlich wie Honigbienen lernen, bestimmte Blütenfarben mit schmackhaftem Nektar zu assoziieren, erlernt der Roboter, sich auf gewisse Farbobjekte hinzubewegen und andere zu meiden."

In einem Lernexperiment setzten die Wissenschaftler den Roboter in die Mitte einer kleinen Arena. An deren Wänden waren rote und blaue Objekte angebracht. Sobald der Roboter mit seiner Kamera ein Objekt mit der gewünschten Farbe - etwa Rot - anvisiert hatte, lösten die Wissenschaftler ein Lichtsignal aus. Dieses Signal aktivierte eine sogenannte "Belohnungs-Nervenzelle" im künstlichen Netzwerk.

Die Verarbeitung der roten Farbe mit der zeitgleichen Belohnung führte nun zu gezielten Veränderungen in dem Teil des Netzwerks, das die Kontrolle über die Roboterräder ausübte. Dadurch lernte der Roboter, rote Objekte anzufahren und blaue zu meiden. Ähnlich wie bei Bienen nahm dieser Lernprozess nur sehr kurze Zeit in Anspruch.

Die Wissenschaftler planen nun, das neuronale Netzwerk weiter auszubauen und um weitere Lernformen zu ergänzen. Dadurch wird das Minigehirn noch leistungsfähiger - und der Roboter noch selbstständiger. Dies soll letztlich dazu führen, dass die Aufgabenstellungen immer komplexer werden können.
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