Soft-Roboter-Bau: Software schlägt Experten
Innovativer MIT-Algorithmus errechnet optimale Platzierung von Sensoren für beste Steuerung
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Weiche Roboter können beliebige Formen annehmen (Grafik: mit.edu) |
Cambridge (pte021/23.03.2021/11:30)
Weiche Roboter, die für die Zusammenarbeit mit Menschen prädestiniert sind, weil sie keine Verletzungen zufügen, die sich außerdem nahezu beliebig verformen können, um spezielle Aufgaben zu erfüllen, lassen sich nur schwer steuern. Das entsprechende Programm muss stets wissen, wo sich die einzelnen Gliedmaßen befinden, um sie gezielt einsetzen zu können. Diese Aufgabe lässt sich mit Sensoren lösen, doch die müssten eigentlich gleichmäßig auf der gesamten Oberfläche verteilt sein. Das lässt sich in der Praxis nicht machen.
[b]Software für die Roboter-Konstruktion[/b]
Experten ahnen, welche Stellen für die Positionierung der Sensoren geeignet oder sogar unumgänglich sind, etwa um Objekte mit sanfter Gewalt zu packen. Doch die Ergebnisse waren alles andere als optimal. Anders ist es beim Einsatz eines Algorithmus, der die Platzierung der Sensoren so festlegt, dass der Roboter die Aufgabe, für die er konstruiert wird, bestens erfüllen kann. Diese Rechenvorschrift haben Forscher am Massachusetts Institute of Technology https://www.mit.edu/ in Cambridge/USA entwickelt. Damit fühlen sie sich auf dem Weg zur softwaregesteuerten Konstruktion von weichen Robotern. Der Algorithmus basiert auf Deep Learning, einer speziellen Methode des maschinellen Lernens.
[b]Starre Roboter lassen sich leichter lenken[/b]
„Das System lernt nicht nur, wie sich eine bestimmte Aufgabe lösen lässt, sondern auch, wie der Roboter zu konstruieren ist, damit ihm das optimal gelingt", sagt Alexander Amini, der zum Entwicklerteam gehört. Jedes Teil eines weichen Roboters könne sich nahezu beliebig verformen, sagt Andrew Spielberg, wie Amini Doktorand am MIT-Labor für Computerwissenschaften und künstliche Intelligenz. Das bereite bei der Steuerung Probleme, anders als bei starren Robotern, deren Bewegungen eindeutig definiert sind.
[b]Algorithmus lernt per Versuch und Irrtum[/b]
Um die Positionierung der Sensoren zu optimieren teilen die MIT-Forscher die Oberfläche eines Soft-Roboters in Regionen ein, die sie „particles" nennen. Deren Dehnungsfähigkeit ließen sie in den Algorithmus einfließen. Durch einen Prozess des Versuchs und Irrtums „lernt" das Netzwerk den effizientesten Bewegungsablauf, um Aufgaben wie das Greifen von Objekten unterschiedlicher Größe zu erledigen. Gleichzeitig verfolgt das Netzwerk, welche particles am häufigsten verwendet werden, und blendet die weniger genutzten aus, um den Rechenaufwand zu reduzieren.
Um die Güte ihres Algorithmus` zu testen stellten die Forscher drei Lösungen für die Platzierung von Sensoren denen von Roboterexperten gegenüber. In allen Fällen siegte der Algorithmus. Auch Amini musste sich geschlagen geben. Dabei habe er sich die Roboter genau angesehen und sei sicher gewesen, wo die Sensoren am besten zu platzieren waren.
(Ende)
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