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Inhalt archiviert am 2024-06-18

EXPLORERS Exploring epigenetic robotics: raising intelligence in machines

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Kinderschritte für Roboter

Ein EU-Team eröffnet neue Perspektiven für das lebenslange Lernen von Robotern durch das Kopieren kindlicher Lernstrategien. Die Studie erleichterte das Roboterlernen durch Erforschung und Neugier sowie eine autonome Zielsetzung, was zu einer effizienten Aneignung von Fähigkeiten führt.

Industrielle Technologien icon Industrielle Technologien

Selbst nach 50 Jahren der Entwicklung erreichen Roboter längst noch nicht die Fähigkeiten eines menschlichen Säuglings, um sich an ihr ständig veränderndes Umfeld anzupassen. Statt zu versuchen, für Roboter direkt erwachsenenähnliche Intelligenz zu simulieren, konzentriert sich ein neues Konzept auf die Nachbildung der Lern- und Entwicklungserfahrungen von Kindern für Maschinen. Das EU-finanzierte Projekt EXPLORERS (EXPLORERS Exploring epigenetic robotics: raising intelligence in machines) erforschte den Bau von Robotern mit der Fähigkeit für lebensbegleitendes Lernen. Die Arbeiten konzentrierten sich auf das Roboterlernen von sensomotorischen und sozialen Fähigkeiten in einer Weise, die analog zu der menschlichen Entwicklung des Kindes ist. Das Team übertrug bestimmte Schlüsselmechanismen der menschlichen Entwicklung in einen Roboterkontext und beleuchtete im Gegenzug Aspekte der menschlichen Entwicklung, etwa die Rollen von Neugier und sozialem Lernen für Lernkompetenz und Sprache. Die Forscher entwickelten Mechanismen von neugiergetriebener Erforschung, abgeleitet aus menschlicher intrinsischer Motivation. Die Entwicklung ermöglichte es Robotern zu entdecken, wie sie ihre Körper verwenden können, und physikalische Objekte in der Umgebung zu erkunden. Die Roboter erwarben mehrere Fähigkeiten autonom, etwa die Fortbewegung in alle Richtungen mithilfe von Beinen, Armbewegungen, der Kontrolle von flexiblen Objekten wie einer Angelrute und Sprachfunktionen. Als nächstes entwickelte die Gruppe menschenähnliche Reibungstechniken, angewendet auf motorische und sensorische Kanäle. Die Ergebnisse erleichterten die Roboterexploration von großen Räumen und beschleunigten das Lernen erheblich. Das Team untersuchte zum ersten Mal, wie neugiergetriebenes sensomotorisches Lernen mit dem Lernen durch Nachahmung kombiniert werden könnte. Die Ergebnisse erlaubten es den Robotern, ihre eigenen Ziele zu stecken, die die Maschinen dann versuchten, selbständig umzusetzen. Die Roboter akzeptierten auch menschliche Vorschläge zur Wahl der Ziele und zu Strategien für ihre Erfüllung. EXPLORERS eröffnete neue Möglichkeiten für Roboter und künstliche Intelligenz mit der Fähigkeit zu lebenslangem Lernen: Über das Lösen von einzelnen Aufgaben, die ihnen von Ingenieuren gestellt wurden, hinaus, ermöglichen die neuen Techniken basierend auf intrinsisch motiviertem Lernen und sozialer Interaktion den Robotern, sich wie menschliche Babys zu entwickeln. Mögliche Anwendungen lassen sich für Roboter finden, die ständig mit Menschen in täglichen Umgebungen interagieren, oder aber für Bildungstechnologien zur Förderung von Neugier und Lernen beim Menschen. Außerdem führte das Projekt zur Schaffung der weltweit ersten Open-Source-Plattform für 3D-Druck-Robotik: Poppy-System. Sie wurde zunächst zum Testen von Lernalgorithmen verwendet, wird aber jetzt auch von Lehrern an Sekundarschulen und von Künstlern genutzt.

Schlüsselbegriffe

Roboter, künstliche Intelligenz, lebenslanges Lernen, Neugier, EXPLORERS, Lernen, Epigenetik, Entwicklung

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