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Ein Roboter, der auf Stöckchen läuft: KI-Training machts möglich. Aber weshalb ist das nützlich?

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Der Stock-Roboter gibt ein trauriges Bild ab: Ganz mühsam kriecht er vorwärts. Im Gegensatz zu anderen Robotern beherrscht er keine Saltos oder Parkour. Nicht mal eine Tür kann er öffnen. Doch was hier an euch vorbei kriecht, könnte dennoch ein wichtiger Teil der Zukunft der Robotik werden.

Der Roboter ist an der Universität Tokio entstanden und setzt auf Künstliche Intelligenz. Die erlaubt es ihm, nahezu jeden herumliegenden Ast als natürliche Prothese zu nutzen. Die einzige Einschränkung ist, dass der Motor den Ast noch bewegen können muss.

Mit Stöcken trainieren

Der Stock-Roboter lernt zunächst in einer virtuellen Umgebung laufen ... oder eher humpeln. Dafür wiegen und vermessen die Forscher echte Äste und erstellen ein 3D-Modell von ihnen.

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Anschließend probiert der Roboter, sich mit so einem Ast als Arm- oder Beinersatz digital fortzubewegen. Kommt er voran, wird er belohnt. So lernt der Roboter mit der Zeit einen immer flüssigeren Bewegungsablauf mit vielen unterschiedlichen Ästen.

Die KI-Methode, die fürs Training verwendet wird, heißt bestärkendes Lernen: Eine KI erhält Punkte für Verhalten im Sinne des Entwicklers. Im Falle des Stock-Roboters ist dieses Verhalten die erfolgreiche Fortbewegung. Jeder zurückgelegte Zentimeter bringt Punkte. Das Belohnungstraining in Simulationen dürfte ein entscheidender Bestandteil der Roboterzukunft sein.

Ein natürliches Ersatzteillager

Beim Stock-Roboter jedenfalls klappt bestärkendes Lernen hervorragend: im Wald ausgesetzt, stolpert der Roboter einigermaßen souverän durchs Unterholz.

In Zukunft könnte diese Technik beschädigten Robotern helfen, sich mit improvisierten Gliedmaßen fortzubewegen. So könnte etwa ein Militärroboter ein verlorenes Bein autonom durch einen herumliegenden Stock ersetzen und aus einer Gefahrenzone zur Reparatur zurückkehren.

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Max ist leitender Redakteur bei THE DECODER. Als studierter Philosoph beschäftigt er sich mit dem Bewusstsein, KI und der Frage, ob Maschinen wirklich denken können oder nur so tun als ob.
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