Mach dir keine Sorgen um den Roboter Dyret. Auf den ersten Blick sieht der dürre Vierbeiner erbärmlich aus, als er versucht zu laufen, ohne zusammenzubrechen. Aber sehen Sie weiter zu, und Sie werden feststellen, dass es sich allmählich verbessert - langsam und dennoch immer kompetenter. Dyret, der Roboter bringt sich selbst das Laufen bei. Oder sogar, einer neuen Klasse von Robotikforschern zufolge, die sich weiterentwickeln.
Maschinen wie Cassie the biped oder SpotMini the robot dog beherrschen die Fortbewegung dank akribischer Codezeile für Zeile. Aber Dyret ist anders - es lernt, durch Ausprobieren auf einer bestimmten Oberfläche zu gehen, beispielsweise auf Teppich oder Eis. Es passt sich seiner Umgebung an, nicht mit vielen explizit codierten Anweisungen wie bei herkömmlichen Robotern, sondern mit speziellen Algorithmen und Gliedmaßen, die sich automatisch verkürzen und verlängern, um den Schwerpunkt des Roboters anzupassen. Es wird als evolutionäre Robotik bezeichnet und ist eine potenziell leistungsstarke Methode, um Maschinen dazu zu bringen, eigenständig neues Terrain zu meistern.
Eine nicht-biologische Maschine dazu zu bringen, sich wie Organismen zu entwickeln, bedeutet in der Natur, den Regeln der natürlichen Selektion zu folgen. Organismen entwickeln sich teilweise aufgrund von Mutationen, die - wenn sie von Vorteil sind - einem Individuum eine bessere Färbung verleihen können, um sich seiner Umgebung anzupassen. Dies hilft dem Individuum zu überleben, mehr Nachkommen zu zeugen und so die Gene zu vermehren, die für die Fitness kodieren. Durch die natürliche Selektion werden die nicht idealen Gene aus der Bevölkerung gestrichen.
Mit Dyret beginnen die Forscher damit, acht zufällige Wege oder „Lösungen“für das Gehen des Roboters zu generieren, die unterschiedliche Beinlängen umfassen. Im Allgemeinen sind diese Lösungen bestenfalls mittelmäßig. „Sie kombinieren mehrere von ihnen und erhalten dann neue Lösungen, eine neue Generation“, sagt Tønnes Nygaard, ein Robotiker mit dem Projekt „Engineering Predictability With Verkörpertes Erkennen“an der Universität Oslo. Stellen Sie es sich wie Eltern vor, die neue Kinder zur Welt bringen. Der Code, der Dyret antreibt, übernimmt Lösungen und ändert sie geringfügig. "Das ist die Mutation, die Sie in der Natur haben", fügt Nygaard hinzu.
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Das heißt, wenn Sie Dyret in einer neuen Umgebung einsetzen, müssen Sie nicht explizit codieren, um es beispielsweise mit einer rutschigen Oberfläche komfortabler zu machen - es passt nur seinen Gang an. „Der Roboter weiß nicht, dass wir jetzt die Oberfläche geändert haben“, sagt Nygaard. "Es geht einfach darum, so schnell und stabil wie möglich zu gehen, wenn es sich um eine Situation handelt."
Dazu ändert es nicht nur sein Verhalten, sondern auch seinen Körper: Jedes seiner vier Beine kann sich um etwa fünf Zoll verlängern. Als Nygaard den Roboter im Schnee ausfuhr, lernte er, seine Beine zu kürzen, um einen Gang zu erzielen, der sowohl stabil als auch nicht unerträglich langsam war. "Das liegt daran, dass bei längeren Beinen die Kraft zu stark und die Stabilität zu niedrig wurde, weil das Massenzentrum höher war", sagt Nygaard. Zurück in Innenräumen, wo der Teppich mehr Reibung bietet, könnte es sich Dyret leisten, die Beine zu strecken und längere, kraftvollere Schritte zu machen.
Das System passt sich sogar an Veränderungen im eigenen Körper des Roboters an. „Wir haben auch versucht, das verfügbare Drehmoment der Motoren zu ändern, was natürlich passieren würde, wenn die Batterie leer ist“, sagt Nygaard. "Wir sehen, wenn es viel Kraft hat, dann hat es längere Beine." "Wenn die Leistung nachlässt, werden die Beine gekürzt, aber stattdessen wird versucht, die Geschwindigkeit zu erhöhen."
Alles in allem ist Dyret also eine Maschine, die sich nicht nur an neue Umgebungen anpassen kann, sondern auch ihr Verhalten und ihre Morphologie ändert, wenn intern etwas schief geht, z. B. wenn die Batterie fast leer ist. Sicher, es sieht im Moment ein bisschen doof aus, aber was es tatsächlich tut, ist, Schwäche in Stärke umzuwandeln.
"Gib mir einen perfekten Gang, und ich kann dich in einer Woche zu einem Roboter machen", sagt Nygaard. Aber ein sich entwickelnder Roboter wie Dyret kann sich nur bewegen, weil er schlechte Gänge versucht. Es muss ein oder zwei Spritzer dauern oder mit einem Bein galoppieren, während die drei anderen gezogen werden. "Es muss in der Lage sein, all diese wirklich schlechten Dinge zu tun, die man auf einer traditionellen Roboterplattform nicht machen würde", fügt Nygaard hinzu. Wie ein Kleinkind, das laufen lernt, muss Dyret einige Zeit damit verbringen, sich selbst in Verlegenheit zu bringen.
"Die große Frage ist: Warum wäre Evolution nützlich?", Fragt der Informatiker Agoston Eiben von der Vrije Universität Amsterdam, der nicht an der Arbeit beteiligt war. „Es gibt zwei Antworten. Erstens wissen wir, dass es funktioniert. “Die Evolution brachte Sie und mich und schließlich alle anderen hervor. "Und das andere ist, dass das Problem für die herkömmlichen Ansätze manchmal zu schwer ist, und das heißt, es ist das einzige, was funktioniert."
