Alphabet stellt putzende Roboter vor

Mobile autonome Roboter, die Fenster putzen, Tische in einer Cafeteria reinigen, Stühle gerade rücken oder Papierkörbe leeren: In diversen Videos präsentiert die Moonshot-Forschungsabteilung X der Google-Dachgesellschaft Alphabet die jüngsten Fortschritte ihres Projekts "Everyday Robots".

Der Konzern hatte die Roboter, die im Wesentlichen aus einem Roboterarm bestehen, der auf einer kleinen, fahrbaren Plattform montiert ist, erstmals 2019 vorgestellt. Dass die Maschinen vorwiegend Alltagsaufgaben bewältigen sollen, hängt allerdings nicht damit zusammen, dass Google plant, Haushaltsroboter auf den Markt zu bringen. Putzen, räumen und sortieren sind vielmehr Aufgaben in unstrukturierten, sich ändernden Umgebungen, die für Maschinen besonders schwer zu bewältigen sind, weil sie extrem viele Situationen berücksichtigen und mögliche Lösungen für die jeweilige Aufgabe durchspielen müssen.

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Bügeln ist auch für Roboter nicht einfach

Wie schwierig für eine Maschine beispielsweise simples Bügeln ist, zeigten spanische Forschende von der Universität Madrid bereits 2017. Ihr humanoider Roboter plant zunächst auf der Basis seiner Bildverarbeitung den Bewegungsablauf. Beim eigentlichen Bügeln wertet der Roboter laufend die Kraft-Sensoren in seinem Arm aus und regelt den Weg des Bügeleisens so, dass die Kraft auf den Stoff möglichst konstant bleibt. Schließlich analysiert eine erneute Bildauswertung möglicherweise produzierte oder übrig gebliebene Falten. Das bildet die Grundlage für die nächste Wegplanung des Bügeleisens – und so weiter. Das Ganze funktioniert – ist allerdings recht langsam.

Bremer Forschende arbeiten im Projekt EASE ebenfalls an der Alltagstauglichkeit von Robotern. Mit dem Haushalts-Marathon-Experiment testen sie, wie gut ihre Roboter komplexe Aufgaben in einem menschlichen Haushalt lösen können. Die erste konkrete Aufgabe bestand darin, eine Schüssel, einen Löffel, eine Tasse, eine Milchpackung und eine Müslischachtel, zu einem Esstisch zu bringen. Die zweite bestand darin, den Tisch wieder abzuräumen, die abwaschbaren Gegenstände in den Geschirrspüler zu bringen und die Lebensmittel wieder zu verstauen. In 25 Durchläufen produzierte der Roboter nur zweimal so kritische Fehler, dass er die Aufgabe nicht mehr lösen konnte. Die dabei eingesetzte Software arbeitet einerseits mit symbolischer Logik. Der Roboter soll aber auch aus Erfahrungen lernen können.

Die Alphabet-Entwickler setzten dagegen auf Verstärkungslernen – eine Technik, bei der die Maschine verschiedene Lösungswege durchprobiert und dabei nach und nach sinnvolle von sinnlosen Aktionen zu unterscheiden lernt. Die erste Aufgabe der 30 Roboter im Jahr 2019 war es, Müll zu sortieren. Mittlerweile können über 100 Everyday Robots nach Angaben des Unternehmens neue Aufgaben innerhalb eines Tages lernen. Technische Details oder gar detaillierte Veröffentlichungen präsentiert das Unternehmen bisher allerdings nicht.

(wst)