Roboter lernt fundamentale mathematische und physikalische Konzepte durch Experimentieren und Beobachten

Sankt Augustin (ots) - Forscher in dem Europäischen
Forschungsprojekt XPERO (IST-29427) haben ein maschinelles
Lernverfahren entwickelt, das einen kleinen humanoiden Roboter in die
Lage versetzt, fundamentale mathematische Konzepte wie Lage und
Orientierung in einem Koordinatensystem zu lernen. Der Roboter bewegt
sich zunächst ziellos durch die Umgebung und zeichnet dabei seine
Sensordaten auf, ohne sich der darin enthaltenen Informationen
bewusst zu sein. Der Algorithmus nimmt diese Sensordaten und erzeugt
daraus ein Modell, das dem Roboter erlaubt vorherzusagen, wie die
Objekte in seiner Nachbarschaft ihre Position verändern werden in
Folge seiner eigenen Bewegung. "Was für einen Menschen eine triviale
Angelegenheit ist, ist für einen Roboter ein ziemlich schwieriges
Problem", erläutern Jure Zabkar und Ivan Bratko von der Universität
Ljubljana, die Erfinder des Algorithmus. "Unser Roboter hat weniger
Wissen als ein Baby. Ein Objekt zu sehen, ist für ihn bedeutungslos.
Er nimmt nur Farbkleckse und Kanten wahr. Er kennt weder das Konzept
eines Objektes, noch das einer Position eines Objekts in einem
Koordinatensystem, noch weiß er, wie sich diese verändert, wenn er
sich selbst bewegt. Dem Roboter wird weder gesagt, er soll ein
Koordinatensystem lernen, noch wie es zu lernen ist, noch wozu es gut
ist. Wir haben einen Mechanismus entwickelt, der dem Roboter erlaubt
Regelmäßigkeiten aus den Sensordaten zu extrahieren und diese in ein
Modell bzw. in eine Theorie zu übersetzen, die es dem Roboter
ermöglichen, besser zu erklären und vorherzusagen, was in seiner
Umgebung vor sich geht. Das Erlernen eines Koordinatensystems ist nur
eine Demonstration dieser Fähigkeit. Mit demselben Algorithmus haben
wir physikalische Konzepte wie "Beweglichkeit" eines Objekts oder
"Freiheitsgrad einer Bewegung" (Anzahl der Achsen entlang derer oder
um die herum sich ein Objekt bewegen kann) gelernt."

Was sich zunächst eher wie ein akademisches Grundlagenproblem
ausnimmt, hat auch eine enorme technische Relevanz, erklärt der
Koordinator des Projekts Erwin Prassler von der Hochschule
Bonn-Rhein-Sieg in Sankt Augustin, Deutschland. Das XPERO Projekt
legt die ersten Grundsteine für eine Technologie, die das Potential
hat, eine Schlüsseltechnologie für die nächste Generation von
Servicerobotern zu werden, die unsere Häuser sauber halten, unseren
Rasen mähen, oder unsere Schuhe putzen. Bereits existierende Produkte
sind intelligenzlose, vorprogrammierte Geräte. Sie können lediglich
eine einzige vorprogrammierte Aufgabe ausführen. Weder sind sie in
der Lage, eine neue, vorher nicht bekannte Aufgaben ausführen, noch
mit unvorhergesehenen Betriebsbedingungen zurecht kommen. Zukünftige
Serviceroboter müssen dagegen in der Lage sein, auf der Grundlage
ihres bereits vorhandenen Wissens und ihrer Sensorbeobachtungen ganz
neue Konzepte und Modelle zu erlernen und mit diesem neuen Wissen
neue Aufgaben zu erfüllen.

Der XPERO Roboter wird seine Lernfähigkeit während der FET'09
Konferenz (Future and Emerging Technologies) vom 21. bis 23. April in
Prag demonstrieren.

Originaltext: Bonn-Rhein-Sieg Univ. of Applied Sciences
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Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an:
Prof. Dr. Erwin Prassler
Hochschule Bonn-Rhein-Sieg
Grantham-Allee 20
53757 Sankt Augustin
Germany
Email: erwin.prassler@h-brs.de
Phone: +49 2241 865-257
Mobile: +49 179 129-1079
URL: www.xpero.org,
www.ailab.si/xpero/