Google-Team lässt Roboter laufen lernen (fast) wie ein echtes Lebewesen
Die meisten künstlich intelligenten Maschinen werden virtuell trainiert und bekommen dabei menschliche Unterstützung – beides könnte sich jetzt ändern.
(Bild: Google / Forscher)
- Sascha Mattke
Roboter wie zum Beispiel autonome Autos, die unüberwacht bestimmte Aufgaben übernehmen, sind inzwischen ein weithin bekanntes Konzept – doch der vorherige Lernprozess für diese Roboter erfolgt alles andere als autonom, sondern wird mit reichlich menschlichen Eingriffen unterstützt. Forscher bei Google wollen das ändern: Sie haben Algorithmen so weiterentwickelt, dass ein vierbeiniger Roboter in einer realen Umgebung und mit kaum Unterstützung von außen zu gehen lernte. Das berichtet Technology Review online in „Roboter lernen allein und in der Realität“.
Die Arbeit setzt auf einer Studie von vor einem Jahr auf, in der die Google-Gruppe erstmals herausfand, wie ein Roboter in der realen Welt lernen könnte. Verstärkungslernen erfolgt üblicherweise in einer Simulation: Ein virtueller Doppelgänger des Roboters bewegt sich durch eine virtuelle Nachbildung der realen Umgebung, bis der Algorithmus robust genug für die Realität ist. Mit dieser Methode kann man Schäden an Roboter und Umgebung vermeiden, doch sie benötigt eine leicht zu simulierende Umgebung. Wie Kies verrutscht, wenn ein Roboter seinen Fuß darauf setzt, oder wie tief eine Matratze dadurch einsinkt, ist so schwierig zu berechnen, dass sich Simulationen hier nicht lohnen.
Vor diesem Hintergrund beschlossen die Google-Forscher, auf Simulationen zu verzichten und gleich in der echten Welt zu trainieren. Sie entwickelten einen effizienteren Algorithmus, der mit weniger Versuchen und somit weniger Irrtum auskommt – und innerhalb von zwei Stunden lernte ihr Roboter zu gehen. Weil sein Umfeld Variationen aufwies, war er in der Lage, sich rasch an ähnliche Umgebungen anzupassen, etwa mit Steigungen, Treppen und Hindernissen. Mit weiteren Veränderungen sorgten die Forscher dann dafür, dass der Lernprozess selbstständig und ohne Beschädigungen vor sich ging.
Empfohlener redaktioneller Inhalt
Mit Ihrer Zustimmmung wird hier ein externes Video (Kaltura Inc.) geladen.
Ich bin damit einverstanden, dass mir externe Inhalte angezeigt werden. Damit können personenbezogene Daten an Drittplattformen (Kaltura Inc.) übermittelt werden. Mehr dazu in unserer Datenschutzerklärung.
Mehr dazu bei Technology Review online:
(sma)
