Künstliche Intelligenz Wie Roboter das Hinken lernen

Sie spielen Fußball, helfen im Haushalt, spüren Minen auf, sichern radioaktive Abfälle oder erkunden ferne Planeten – Roboter sind wahre Alleskönner. Ausgestattet mit Rädern, Ketten oder Beinen, mit Kameras, Infrarot- und Ultraschallsensoren, verrichten die künstlichen Geschöpfe immer anspruchsvollere Aufgaben. Viele Roboter sind mittlerweile so anpassungsfähig und intelligent, daß sie autonom auf ihre Umwelt reagieren und agieren können. Doch häufig endet ihre Unternehmung meist, wenn sie sich in unbekanntem Terrain bewegen oder durch einen Defekt ein Rad beziehungsweise ein Bein verlieren. Forscher von der Cornell University in Ithaca (New York) haben jetzt einen vierbeinigen Laufroboter entwickelt, der sich nach einer Zwangsamputation zu helfen weiß. Möglich ist das durch ein spezielles Programm, dank dessen die Maschine ein virtuelles Bild von sich selbst entwerfen kann.

Reaktion auf Stürze

Eine Katze, die sich an einer Tatze verletzt hat, läuft trotz ihrer Einschränkung weiter, wenn auch humpelnd. Anders ein Laufroboter. Ändert sich die Konfiguration, etwa durch einen unvorhergesehenen Unfall oder Sturz, bedeutet das häufig sein Aus. Schließlich kann die Maschine ihr Verhalten nur schwer an die neue Situation anpassen, geschweige denn, sich selbst helfen. Oft bleibt, wenn alle vorher eingegebenen Notfallprogramme versagen, nur der rettende Eingriff von außen durch den Programmierer.

Ein Roboter, der fernab von seinen Erbauern eigenständig auf unerwartete Situationen reagiert, wäre daher der Wunsch vieler Forscher. Doch dazu müßte er zunächst eine Menge über sich selbst wissen, damit er eine Vorstellung von seinem Körperbau, seiner direkten Umgebung und dem erlittenen Schaden bekommt. Erst mit einem solchen Selbstmodell kann ein Roboter Strategien entwickeln, wie sich die aufgetretenen Schwierigkeiten am besten beheben lassen.

Virtuelles Spiegelbild

Doch wie bringt man einen Roboter dazu, ein Bild von sich selbst zu entwerfen? Die Wissenschaftler um Hod Lipson haben jetzt ein System ersonnen, das künftigen Robotergenerationen auch in Notsituationen zu mehr Autonomie verhelfen kann.

Auf den ersten Blick erinnert der rund einen Meter große schwarze Roboter von Lipson und seinen Kollegen an einen überdimensionalen Seestern, weshalb die Forscher ihre Metallkonstruktion auch „Starfish“ getauft haben. Doch statt fünf Beinen wie das lebende Original hat der Roboter nur vier. Jedes Bein besteht aus zwei Gliedern. Die insgesamt acht Gelenke des Seesterns sind mit Servomotoren ausgestattet. An jedem Gelenk sitzt ein Sensor, der dem Roboter Informationen über die aktuelle Position der Beinglieder liefert. Zwei weitere Sensoren messen den Neigungswinkel des Körpers.

Aus diesen Daten entwirft der bordeigene Computer schließlich ein Modell vom Aufbau des Roboters und von dessen momentanem Zustand. Das ist aber noch nicht alles.

Humpeln als die beste Gangart

Dank des virtuellen Spiegelbilds lernt der Roboter auch erst Laufen. Schließlich hat ihm keiner seiner Konstrukteure mitgeteilt, wie er sich fortbewegen soll. Der Lernvorgang läuft in mehreren Schritten ab. Zunächst führt der Roboter auf einer ebenen Oberfläche willkürliche Bewegungen aus. Dazu liegt er flach auf dem Boden. Über die Sensoren erhält er die Rückmeldung, welche Glieder er bewegt und wie er dabei mit seiner Umgebung interagiert. Nach einiger Zeit kennt der Roboter die Zahl der Beine. Zudem weiß er, wo diese sitzen und wie sie sich drehen lassen. Mit Hilfe eines evolutionären Algorithmus entwirft er anschließend verschiedene Theorien, wie er sich am effektivsten fortbewegen kann. Die Varianten mit den besten Aussichten werden dann so lange getestet, bis keine Verbesserung mehr eintritt. Die Maschine hat nun diejenige Gangart gefunden, mit der sie am schnellsten vorankommt.

Die Leistungsfähigkeit des evolutionären Verfahrens zeigte sich, als die Forscher ein Glied eines Beines entfernten. Daß das bisherige Modell nun überholt war, merkte offenkundig auch der Roboter. Er blieb stehen und begann sofort, ein neues Bild von seiner Gestalt zu entwerfen. Nach kurzer Zeit nahm er seine Bewegung wieder auf und lief nun humpelnd weiter („Science“, Bd. 314, S. 118). Der Roboter hatte selbständig seine Gangart an die neue Situation angepaßt, ähnlich einem Tier, das nach einer Verletzung zu hinken beginnt und sein schwaches Bein entlastet. Nach Ansicht von Experten könnten mit ähnlichen Algorithmen ausgestattete Roboter künftig auch auf jede Veränderung in ihrer Umgebung reagieren. Die Roboter würden die Landschaft erkunden und bei einem plötzlich auftauchenden Hindernis Wege ersinnen, wie sich die Hürde am geschicktesten überwinden ließe.