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Maschine verbessert sich selbst

Roboter schaut sich Tischtennis vom Menschen ab
Maschine verbessert sich selbst

Nach einer Stunde Training kann der Roboter fast 90 % der Bälle auf die Platte zurückspielen Bild: TU Darmstadt
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Wissenschaftler der TU Darmstadt und des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme haben einen Roboter entwickelt, der seine Bewegungen beim Menschen abschauen und sich selbständig verbessern kann. Ein Modell zum Tischtennis spielen entwickelt nach kurzem Training eigenständig neue Schlagbewegungen.

Roboter, deren Bewegungen nicht mehr mühsam programmiert werden müssen, sondern die ihre Aufgaben eigenständig durch die Nachahmung von menschlichen Vorbildern erlernen, ist die Vision von Jan Peters, Informatik-Professor an der TU Darmstadt und Gruppenleiter am Department Empirische Inferenz im Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen. Mit zwei Mitarbeitern hat Peters einen Roboter entwickelt, der sein Tischtennisspiel selbständig verbessert. Nachdem die Wissenschaftler dem Roboterarm beim Einüben grundlegende Schlagtechniken beigebracht hatten, konnte die Maschine nach kurzer Zeit eigenständig die zugespielten Bälle retournieren und die Schläge dem Flug des Balls anpassen. Dabei werden eigenständig neue Schlagbewegungen entwickelte.

„Unser Roboter lernt ganz ähnlich wie ein Mensch“, erklärt Peters. „Zunächst imitiert er eine komplizierte Bewegung und übt diese so lang, bis er sie wirklich kann.“ Dann beginnt das so genannte bestärkende Lernen. Dabei erhält der Roboter nach jeder Bewegung eine Rückmeldung zu seinem Erfolg und kann seine Reaktion entsprechend anpassen, bis er sich stets zur richtigen Zeit für die richtige Bewegung entscheidet. Der Roboter konnte nach einer Stunde Training fast 90 % der Bälle auf die Platte zurückspielen, die ihm von einem menschlichen Gegenüber zugespielt worden waren. „Eine entsprechende Programmierung des Roboterarms würde Jahre dauern und immer noch deutlich schlechtere Ergebnisse liefern“, ist sich Peters sicher. Die Einsatzgebiete für selbstlernende Roboter sind nach Ansicht von Peters vielfältig. Sie könnten etwa in der industriellen Produktion bei häufigem Variantenwechsel und bei der Herstellung kleiner Stückzahlen zum Einsatz kommen. Also dort, wo sich Roboter bislang als zu unflexibel erwiesen haben. Hinzu kommt laut Peters der Vorteil, dass selbstlernende Roboter im Gegensatz zu herkömmlichen Maschinen nicht aufwendig von Menschen und anderen Gegenständen abgeschirmt werden müssen. Im Gegenteil: Sie sind für die Kooperation mit dem Menschen gut geeignet. Derzeit entwickelt der Wissenschaftler gemeinsam mit seinem Team ein Modell, das Menschen als „dritte Hand“ bei unterschiedlichen Tätigkeiten unterstützen soll. ub
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