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Bonn-Rhein-Sieg Univ. of Applied Sciences

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.

Pressekontakt:

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/