21. Januar 2019 – 16:05
A*STAR-Forscher haben in Zusammenarbeit mit Kollegen in Japan eine Methode entwickelt, mit der Roboter ein Objekt automatisch als potenzielles Werkzeug erkennen und nutzen können, obwohl sie es noch nie zuvor gesehen haben.
Für den Menschen ist die Fähigkeit, Werkzeuge zu erkennen und einzusetzen, fast instinktiv. Es gibt auch viele Beispiele, in denen der Werkzeuggebrauch fest mit dem Gehirn von Tieren verbunden zu sein scheint: Einige Vögel und Primaten benutzen Stöcke oder Steine, um zum Beispiel Nahrung zu erhalten. Ein vorgeschlagener Grund für diese neurologisch eingebettete Fähigkeit, Werkzeuge zu benutzen, ist, dass das Gehirn des Tieres das äußere Objekt als eine Erweiterung seines eigenen Körpers wahrnimmt. Inspiriert von dieser Idee entwickelten Keng Peng Tee und seine Kollegen vom A*STAR Institute for Infocomm Research sowie Gowrishankar Ganesh vom CNRS-AIST Joint Robotics Laboratory in Tsukuba, Japan, einen Algorithmus, der es Robotern ermöglicht, Werkzeuge zu erkennen und sofort einzusetzen, die sie noch nie zuvor gesehen haben.
Frühere Forschungen von Ganesh haben gezeigt, dass das menschliche Gehirn ein Glied nicht nur an seinen körperlichen Eigenschaften, sondern auch an seiner Funktionalität erkennt. Aufbauend auf dieser Erkenntnis schlugen Ganesh und das A*STAR-Team vor, dass ein Roboter das Potenzial eines Werkzeugs erkennen kann, indem er seine Form mit der seiner eigenen Hand und seines Arms vergleicht, wenn er zur Erreichung derselben Aufgabe eingesetzt wird. Sie schrieben einen Algorithmus auf der Grundlage dieser Idee und testeten ihn, indem sie einem Roboter die Aufgabe stellten, eine Scheibe ohne zu greifen zu einem gewünschten Endpunkt auf einem Tisch zu bewegen. Dabei zog der Roboter entweder die Scheibe zu sich selbst, schob sie weg oder schob sie zur Seite.
„Der Roboter ist so programmiert, dass er die Aufgabe selbstständig erledigen kann, dargestellt durch eine Handformschablone“, erklärt Tee. „Wenn die Aufgabe nicht erledigt werden kann, weil die Arme z.B. nicht lang genug sind, kann der Roboter ein brauchbares Werkzeug erkennen, indem er die Werkzeugform mit der Handformschablone abgleicht.“
So ermöglichte der Algorithmus dem Roboter, erfolgreich zu erkennen, wann eine Aufgabe ohne Werkzeug nicht ausgeführt werden kann, ein unbekanntes Objekt als potenzielles Werkzeug zu identifizieren und dann das Werkzeug zur Erfüllung der Aufgabe zu verwenden. „Als nächstes werden wir uns mit dem automatischen Lernen der Funktionen befassen, die die vorhandenen Fähigkeiten repräsentieren, anstatt Handformvorlagen vorzubereiten“, sagt Tee.
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