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Ein Roboter erforscht seinen Körper

Lernfähige Maschine entwickelt eine Form der Eigenwahrnehmung und Selbsteinschätzung

Roboterarm
Dieser Roboterarm ist in der Lage, seine eigene Form wahrzunehmen. So schafft er es den Ball, aber nicht den Würfel zu berühren. © Jane Nisselson and Yinuo Qin / Columbia Engineering

Wissenschaftler haben einen Roboter mit der Fähigkeit zur Eigenwahrnehmung entwickelt. Die lernfähige Maschine beobachtete sich über mehrere Kameras und entwickelte daraus selbstständig ein Modell ihrer Form und Bewegungen. Sie verfügte damit über eine einfache Form der Selbsteinschätzung, die ihr bei Aufgaben zugute kam. Dies könnte die Entwicklung von autonomeren und selbst-bewussteren Maschinen voranbringen, wie die Forscher im Fachmagazin „Science Robotics“ berichten.

Die Wahrnehmung des eigenen Körpers ist nicht immer zu hundert Prozent realistisch. Dennoch ist sie eine entscheidende Information, um sich in der Welt zurechtzufinden. Wenn ein Mensch rennt oder einen Ball wirft, plant sein Gehirn voraus, wie sich der Körper bei welcher Bewegung verändert, damit er beispielsweise nicht stolpert. Während Menschen den eigenen Körper bereits im Kindesalter Stück für Stück kennenlernen, waren Roboter bisher eher darauf fokussiert, die Welt um sie herum wahrzunehmen.

Fünf Kameras zur Selbstbeobachtung

Ein Team um Boyuan Chen von der Columbia University in New York hat nun auch einen Roboter dazu befähigt, eine Art Körperbewusstsein zu entwickeln. „Wir Menschen haben ein klares Selbstverständnis“, sagt Chen. „Wir können unsere Augen schließen und uns vorstellen, wie sich unser Körper bewegt, wenn wir beispielsweise unsere Arme ausstrecken oder einen Schritt rückwärts machen würden. Irgendwo in unserem Gehirn haben wir dieses Selbstverständnis, ein Modell, das uns darüber informiert, welchen Raum wir einnehmen und wie sich dieser verändert, wenn wir uns bewegen.“

Das Ziel der Wissenschaftler war es, ein solches Selbstverständnis auch bei einem Roboterarm zu etablieren. Hierzu haben sie ihn mit fünf um ihn herum platzierten Kameras verbunden, über die er sich selbst beobachten konnte. Über insgesamt drei Stunden führte der Roboter dann zufällige Bewegungen aus, um anschließend seine Körperform und Bewegungsmöglichkeiten zu analysieren. So konnte er knapp 8.000 Datenpunkte sammeln, über die sein neuronales Netzwerk den Zusammenhang zwischen einer motorischen Bewegung und dem Raum, den er nach dieser einnimmt, lernen konnte.

„Eine Art sanft flimmernde Wolke“

„Wir waren wirklich neugierig, wie sich der Roboter sich selbst vorstellt“, sagt Seniorautor Hod Lipson von der Columbia University. „Allerdings kann man nicht einfach in ein neuronales Netzwerk hineinschauen, es ist eine Black Box.“ Nach verschiedenen Anläufen gelang es den Wissenschaftlern jedoch, das Selbstbild des Roboterarm zu visualisieren.

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„Es war eine Art sanft flimmernde Wolke, die den dreidimensionalen Körper des Roboters zu umhüllen schien“, erklärt Lipson. „Wenn sich der Roboter bewegt, folgt ihm die flimmernde Wolke sanft.“ Die Genauigkeit dieses Modells war dabei laut den Forschern auf ein Prozent des Arbeitsbereichs genau.

97 Prozent Erfolgsquote

Welchen Nutzen diese Form der Eigenwahrnehmung und Selbsteinschätzung hat, demonstrierte ein weiteres Experiment. In diesem sollte der Roboter seine frisch erworbene Selbstwahrnehmung nutzen, um einen im Raum schwebenden Ball zu berühren – erst irgendwie, dann mit der Spitze des Arms. Die Maschine war in der Lage, die Aufgabe mit einer Genauigkeit von knapp zwei Zentimetern auszuführen, die Berechnungen hierfür dauerten etwa fünf Sekunden.

Als dritte Aufgabe wurde dem Roboter zusätzlich ein Würfel präsentiert, den er auf dem Weg zum Ball nicht berühren durfte. „Insgesamt erreicht unser Roboter eine Erfolgsquote von 97 Prozent bei dieser Aufgabe“, berichten die Forscher. Das könnte dafür sprechen, dass die Fähigkeit zur Selbsteinschätzung die Präzision des Roboters bei solchen Bewegungen fördert.

Schritt zu autonomen Maschinen

Hod Lipson sieht in der Arbeit des Teams einen wichtigen Schritt in Richtung autonomer Maschinen. „Selbstmodellierung ist eine primitive Form von Selbstbewusstsein“, erklärt der Wissenschaftler. „Wenn ein Roboter, Tier oder Mensch ein akkurates Selbstmodell hat, kann er in der Welt besser funktionieren, bessere Entscheidungen treffen und hat dadurch einen evolutionären Vorteil.“

Durch eine präzise Wahrnehmung des eigenen Körpers könnten Roboter zukünftig auch Ingenieursarbeit einsparen. So könnten sie beispielsweise auch Schäden oder Verschleiß selbst feststellen. Laut den Wissenschaftlern ist dies ein wichtiger Schritt für autonome Systeme, noch selbstständiger zu werden. Ein Fertigungsroboter könnte darüber beispielsweise feststellen, wenn ein bestimmtes Teil nicht richtig funktioniert, und den Fehler entweder selbst beheben oder nach Hilfe rufen.

„Trivial, verglichen mit dem Menschen“

Dass eine höhere Autonomie und Eigenverantwortung von Robotern durchaus kontrovers diskutiert wird und auch Risiken bereithalten kann, ist den Forschern bei ihrer Arbeit aber durchaus bewusst. Laut Lipson ist die bisher entwickelte Selbstwahrnehmung aber noch „trivial, verglichen mit der von Menschen – irgendwo muss man aber anfangen. Wir müssen uns langsam und vorsichtig vorarbeiten, damit wir die Vorteile nutzen können, während wir die Risiken minimieren.“ (Science Robotics, 2022; doi: 10.1126/scirobotics.abn1944)

Quelle: Columbia University School of Engineering and Applied Science

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