Roboter lernen bei Schäden in Minuten mit "Behinderung" zu leben

Die Funktionsweise von Robotern ist bisher noch ziemlich starr. Französische Wissenschaftler haben nun aber Konzepte entwickelt, mit denen die Systeme ihre Aufgaben auch dann weiter ausführen können sollen, wenn sie beispielsweise durch Schäden nicht mehr der Standard-Prozedur folgen können. Aktuell sind Roboter bereits in sehr vielen Bereichen aktiv - darunter auch in solchen, bei denen immer wieder unerwartete Probleme auftreten. Hierzu gehören insbesondere Einsätze im Outdoor-Bereich. Treten dort Schäden auf, können die Aufgaben in der Regel nicht mehr ausgeführt werden, da Roboter bisher kaum in der Lage sind, selbstständig neue Abläufe in ihre Bewegungsmuster zu integrieren.


Das wollen die Forscher ändern. Wie so oft haben sie sich bei ihrer Arbeit von vergleichbaren Problemen in der Natur inspirieren lassen. So lernen Tiere beispielsweise schnell, sich automatisch an Verletzungen oder Behinderungen anzupassen. Die meisten dreibeinigen Hunde können in der Regel schnell wieder rennen und springen.

Neue Strategie in zwei Minuten

Den Entwicklern des Instituts für intelligente Systeme und Robotik der Universität Marie & Pierre Curie sowie der Universität Lothringen ist es nun gelungen, dass Roboter Schäden automatisch in weniger als zwei Minuten ausgleichen können. Ihre Ergebnisse wurden nun in der renommierten Fachzeitschrift Nature veröffentlicht.

Das Einstellen auf mögliche Probleme beginnt dabei schon früh: Bereits vor seinem Einsatz nutzt der Roboter eine Simulation seines Körpers, um virtuell verschiedene Strategien zur Umsetzung seines Auftrages zu erarbeiten. Eine daraus entstehende Matrix dient als simulierte Intuition des Systems. Er speichert dort die möglichen Bewegungen und die damit erreichbaren Leistungen ab.

Wird der Roboter nun beschädigt, nutzt er einen intelligenten Trial and Error-Algorithmus, der auf die in der Matrix abgespeicherten Informationen zurückgreift. Mit diesem werden die verschiedenen Bewegungsabläufe durchgespielt und ermittelt, welche am besten einen entstandenen Schaden ausgleichen können. Funktioniert eine Bewegung im Test nicht, verwirft der Algorithmus auch ähnliche Bewegungsabläufe und versucht völlig neue Abläufe. So lassen sich binnen nur weniger Minuten völlig neue Muster zum Einsatz bringen.