Berliner Forscher entwickeln lernfähigen Roboter mit "Insektengehirn"

9. Februar 2014, 16:08
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Nervensystem der Honigbiene als Vorbild: Roboterfahrzeug kann Umgebungsreize wahrnehmen und lernen, auf sie zu reagieren

Berlin - Roboter, die selbständig ihren Weg durch unbekanntes Terrain finden, könnten bald auch außerhalb der Science Fiction existieren. Forschern des Bernstein Zentrums Berlin und der Freien Universität Berlin ist nun ein wichtiger Schritt in diese Richtung gelungen: Sie entwickelten einen Roboter, der Umgebungsreize wahrnehmen und lernen kann, auf sie zu reagieren. Als Vorbild diente das verhältnismäßig einfach aufgebaute Nervensystem von Honigbienen.

Video: Youtube

Die Forscher installierten eine Kamera auf einem kleinen Roboterfahrzeug und verbanden dieses mit einem Computer. Ein spezielles Computerprogramm fungierte dabei als vereinfachtes sensomotorisches Netzwerk nach Vorbild des Insektengehirns. Das Fahrzeug erhielt nun Eingangsdaten direkt von der Kamera, die – ähnlich einem Auge – visuelle Informationen aufnehmen und weiterleiten konnte. Das neuronale Netzwerk selbst (also das Computerprogramm)  trieb wiederum die Motoren der Roboterräder an und konnte so die Bewegungsrichtung steuern.

Außenreize beeinflussen Verhalten

Das Besondere an diesem künstlichen Minigehirn ist, dass es nach einfachen Prinzipien lernen kann. "Der netzwerkgesteuerte Roboter ist fähig, bestimmte Außenreize mit Verhaltensregeln zu verknüpfen", sagt Martin Paul Nawrot, Leiter der Studie. "Ähnlich wie Honigbienen lernen, bestimmte Blütenfarben mit schmackhaftem Nektar zu assoziieren, erlernt der Roboter, sich auf gewisse Farbobjekte hinzubewegen und andere zu meiden."

In dem Lernexperiment setzten die Wissenschafter den netzwerkgesteuerten Roboter in die Mitte einer kleinen Arena. An deren Wänden waren rote und blaue Objekte angebracht. Sobald der Roboter mit seiner Kamera ein Objekt mit der gewünschten Farbe – etwa Rot – anvisiert hatte, lösten die Wissenschaftler ein Lichtsignal aus. Dieses Signal aktivierte eine "Belohnungs-Nervenzelle" im künstlichen Netzwerk.

Lernerfolg nach einem Durchgang

Die Verarbeitung der roten Farbe mit der zeitgleichen Belohnung führte nun zu gezielten Veränderungen in dem Teil des Netzwerks, das die Kontrolle über die Roboterräder ausübte. Die Folge: Befand sich ein weiteres rotes Objekt im "Blickfeld" des Roboters, bewegte er sich selbstständig darauf zu. Blaue Gegenstände wurden hingegen mit einem negativen Reiz assoziiert und wurden gemieden. "Der Roboter löste seine Aufgabe, ein Objekt in der gewünschten Farbe zu suchen und anzufahren, innerhalb weniger Sekunden", erklärt Nawrot. "Ähnlich wie in Experimenten mit Honigbienen reichte ein einziger Versuchsdurchgang zum Lernen aus."

Die Forscher planen nun, das neuronale Netzwerk auszubauen und um weitere Lernformen zu ergänzen. Dadurch soll das Minigehirn noch leistungsfähiger werden – und der Roboter noch selbstständiger. (red, derStandard.at, 9.2.2014)

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