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Klug verdrahtet : Die Kunst des digitalen Greifens

Drucksensoren auf der Innenseite dieses Handschuhs können den Prozess des Greifens digital erfassbar machen. Bild: Subramanian Sundaram

Wenn künstliche Intelligenzen Greifen lernen wollen, brauchen sie entsprechende taktile Daten. Die Entwicklung eines preisgünstigen Sensorhandschuhs könnte hierbei entscheidend helfen.

          Die Intelligenz selbstlernender Maschinen steht und fällt bekanntlich mit der Verfügbarkeit aussagekräftiger Daten, auf deren Grundlage das System trainiert werden kann. Ein schier unerschöpfliches Daten-Reservoire für viele Anwendungen bietet dabei das Internet. Dem Hören und Sehen von Inhalten sind hier kaum Grenzen gesetzt. Begrenzt ist aber das Spektrum dort archivierter sinnlicher Dimensionen: Der Tastsinn kommt normalerweise nicht zum Einsatz. Taktile Informationen in großen Mengen – erzeugt durch Geräte, die physikalische Kontaktstimuli in Messsignale konvertieren – sind für selbstlernende Systeme entsprechend relativ schwer zu beschaffen.

          Sibylle Anderl

          Redakteurin im Feuilleton.

          Helfen könnte hier eine technologische Neuentwicklung, die jetzt in „Nature“ präsentiert wurde. Amerikanische Wissenschaftler vom Massachusetts Institute of Technology und von der Harvard University versahen einen Handschuh mit einer besonderen Innenseite, auf der ein auf Krafteinwirkung empfindlicher Film sowie 64 elektrisch leitende, netzförmig angeordnete Fäden angebracht sind. Jeder Kreuzungspunkt der Fäden fungiert als Drucksensor, da der Widerstand des eingearbeiteten Films abnimmt, wenn auf diese Punkte Druck ausgeübt wird. Wenn mit diesem – in der Herstellung nur 10 Dollar kostenden – Handschuh Objekte gegriffen und manipuliert werden, generiert man Daten, die dann von KI zur Objektidentifikation und -analyse genutzt und mit visuellen Daten kombiniert werden können.

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