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Bewusstsein, Kognition und Künstliche Intelligenz | DEEP MINDS #10

Diese KI hat reichlich Kot im Code – und zwar mit Absicht: Denn der neue Haushaltsroboter von Roomba will mit KI-Bildanalyse Kot-Unfälle verhindern. Dafür mussten Roombas KI-Trainer:innen zunächst einen großen Haufen Häufchen sammeln.

Saug- und Wischroboter gehören wohl zu den häufigsten automatisierten Haushaltshelfern. Moderne Varianten wie Ecovacs Deebot T9 AIVI erkennen mit KI-Bildanalyse etwa Menschen, Socken, Kabel oder Stühle.

Das soll zu besseren Reinigungsplänen führen und den Robotereinsatz alltagstauglicher machen. Niemand will beim gemütlichen Netflix-Abend einen Roboter durch das Wohnzimmer fahren hören. Und garantiert will niemand einen Saug- und Wischroboter, der die Häufchen tierischer Mitbewohner quer durch die Wohnung schmiert.

iRobot setzt auf Kot-Erkennung per KI-Bildanalyse

Legendär ist die „Kackastrophe“ von Jesse Newton: Sein Roomba-Roboter fuhr 2016 über Hundekot und verteilte diesen quer durch das Wohnzimmer. Er habe das „Kriegsgebiet aus Kacke“ um drei Uhr nachts entdeckt, als sein kleiner Sohn in sein Bett kroch und nach Kot stank.

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Newton putzte anschließend drei Stunden: Zimmer, Sohn und Roboter. Der Roomba überlebte die Reinigungsaktion nicht: Newton vergaß, die Batterie zu entfernen, bevor er den Roboter badete. Zufall?

Newtons Skizze zeigt die dramatischen Auswirkungen des kotschmierenden „Reinigungs“-Roboters. | Bild: Jesse Newton, Facebook

Fünf Jahre später stellt iRobot nun den neuen Roomba j7/j7+ vor. Der Haushaltsroboter soll Kot-Vorfälle mit Künstlicher Intelligenz verhindern können. Über die integrierte Kamera erkennt der Roboter per KI-Bildanalyse Kot und umfährt die braunen Hindernisse.

KI-Training: Roomba-KI muss sehr viele Häufchen ansehen

Durch Fortschritte bei der Entwicklung von KI-Bildanalyse und -Hardware sei es nun möglich, die notwendige Anti-Kot-Technologie in einen Haushaltsroboter zu integrieren, so CEO und iRobot-Mitgründer Colin Angle gegenüber CNN Business.

Dafür war allerdings ein etwas kurioser Arbeitsprozess notwendig, denn Künstliche Intelligenz lernt eben an Beispielen. Und wenn sie lernen soll, wie Kot aussieht – dann benötigt sie sehr viele Kot-Beispiele.

Aus diesem Grund erstellten die verantwortlichen KI-Trainer:innen bei iRobot einen riesigen Häufchen-Datensatz, der die natürlich vorkommende Vielfalt an Kothaufen ausreichend repräsentieren kann.

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Aus Knete geformte Kackhaufen liegen auf Tellern.
Innovation geht manchmal ungewöhnliche Wege: Menschen formen Exkremente aus Knete, damit eine Staubsauger-KI lernt, wie Häufchen aussehen. | Bild: iRobot

Anfangs bestellten sie dafür Scherz-Kothaufen aus dem Internet. Später formten sie die Haufen selbst aus Knetmasse. Insgesamt sammelte das Team so hunderte verschiedene Fake-Kothaufen und fotografierte sie in unterschiedlichen Lichtverhältnissen aus vielen verschiedenen Blickwinkeln.

Angestellte fotografierten zusätzlich die realen Exkremente ihrer eigenen Haustiere. Am Ende entstand so ein Datensatz mit mehr als 100.000 Kot-Bildern – ein großer Haufen Häufchen eben.

Mit dem Datensatz trainierte iRobot anschließend eine Bildanalyse-KI, die jetzt zuverlässig Kothaufen in der Wohnung erkennen kann. Der iRobot Roomba j7/j7+ kann außerdem eine Warnung und Fotos des Hindernisses an eine Smartphone-App senden. Nutzer:innen können dann entscheiden, ob diese Fotos für weiteres KI-Training an iRobot weitergeleitet werden sollen.

iRobot ist so überzeugt von der eigenen Anti-Kot-KI, dass jeder Roomba j7/j7+, der in einen Kothaufen fährt, von iRobot ersetzt werden soll. Das gleiche System erkennt laut Angle auch Kabel.

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Quellen
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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