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Der Roboter, der sich selbst verbessert - Roboter lernt Tischtennis vom menschlichen Vorbild

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Roboter, deren Bewegungen nicht mehr mühsam programmiert werden müssen, sondern die ihre Aufgaben eigenständig durch die Nachahmung von menschlichen Vorbildern erlernen – das 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.

Wissenschaftler der TU Darmstadt und des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme haben Roboter entwickelt, die ihre Bewegungen beim Menschen abschauen und sich dann selbständig verbessern. Ein Tischtennis spielender Roboter entwickelte nach kurzem Training eigenständig neue Schlagbewegungen.

Axel Griesch/MPG, München

Mit seinen Mitarbeitern Katharina Muelling und Jens Kober, beide Doktoranden an der TU Darmstadt und Stipendiaten der Max-Planck-Gesellschaft, hat Peters unter anderem einen Roboter entwickelt, der sein Tischtennisspiel selbständig verbessert: Nachdem die Wissenschaftler zunächst den Roboterarm beim Einüben grundlegender Schlagtechniken führten, konnte der Roboter nach kurzer Zeit eigenständig die ihm zugespielten Bälle retournieren und seine Schläge dem jeweiligen Ballflug anpassen, indem er selbst neue Schlagbewegungen entwickelte.

„Außerdem müssen selbstlernende Roboter im Gegensatz zu herkömmlichen Robotern nicht aufwendig von Menschen und anderen Gegenständen abgeschirmt werden, sondern eignen sich im Gegenteil ganz hervorragend zur Kooperation mit dem Menschen“, so Peters. Derzeit entwickelt der Wissenschaftler gemeinsam mit seinem Team einen Roboter, der Menschen als „dritte Hand“ bei verschiedensten Tätigkeiten unterstützen kann.

Jörg Feuck | idw
Weitere Informationen:
http://www.tu-darmstadt.de/
http://www.youtube.com/watch?v=SH3bADiB7uQ

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