Hilfe für entscheidungsschwache Roboter
Roboter werden immer klüger und können heute schon hoch komplexe Aufgaben durchführen. Dennoch gibt es immer noch unzählige Aktivitäten, die für einen Menschen ganz alltäglich sind, einen Roboter aber an seine Grenzen führen. So können wir einen Bekannten in einer Menschenmenge erkennen, auch wenn er einen Hut oder eine Sonnenbrille trägt. Roboter dagegen können dies nicht, da sie noch nicht in der Lage sind, unvorhergesehene Situationen zu meistern, die sie nicht vollständig erfassen. Das Project BACS (Bayesian Approach to Cognitive Systems), das unter dem Bereich "Technologien der Informationsgesellschaft" (IST) des Sechsten Rahmenprogramms der EU finanziert wird, zielt darauf ab, ein künstliches System zu konzipieren, das es Robotern ermöglicht, in einer realen Umwelt zu agieren, in der Ungewissheit und Unbekanntes an der Tagesordnung sind. Im Zentrum des Projekts liegt das Bayes-Theorem - ein Modell, wie wir rationale Urteile fällen, wenn nur ungewisse und unvollständige Informationen vorliegen. Es bietet sich insbesondere für alle Fragen an, die mit Lernen aus Erfahrung zu tun haben. Menschen können besonders gut auf Unvorhergesehenes reagieren und Entscheidungen fällen, auch wenn sie nicht über alle Fakten verfügen. Die Projektpartner wollen diese Tatsache nutzen und beobachten, wie Menschen und Ratten in bestimmten realistischen Situationen reagieren und die dabei beteiligten Prozesse und neuronalen Verbindungen analysieren. Dann werden sie ihre Erkenntnisse auf ein künstliches kognitives System übertragen und Roboter bauen, die auch unvollständige Informationen verarbeiten, ihre Umgebung analysieren, Daten interpretieren und Entscheidungen fällen können. Das daraus entstehende System könnte in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Es gibt schon Geräte, die Autofahrer warnen, wenn sie zu nahe auf den Vordermann auffahren. Ein "virtueller Beifahrer" könnte dieses Konzept wesentlich erweitern und so die Verkehrssicherheit erhöhen. Der menschliche Fahrer würde zwar weiterhin das Fahrzeug steuern, aber der virtuelle Beifahrer könnte die Reaktionen des Fahrers auf den Verkehr, die Straße, potenzielle Hindernisse und andere Faktoren überwachen. Wenn der Fahrer dann beginnt, Fehler in seiner Fahrweise zu machen, zum Beispiel, weil er am Steuer eingeschlafen ist, kann der virtuelle Beifahrer dies erkennen und die Handlungen des menschlichen Fahrers korrigieren. "Dadurch dürfte das Autofahren sicherer werden, sowohl für Fahrer als auch für Fußgänger", erklärt Roland Siegwart, Professor am Institut für Robotik und Intelligente Systeme der Eidgenössischen Technischen Hochschule. Ein weiterer potenzieller Anwendungsbereich ist die Überwachung. Menschen haben die natürliche Fähigkeit, in einer Situation das Ungewöhnliche zu erkennen. Die Wissenschaftler möchten diese Fähigkeit erforschen und hoffen, dann Roboter bauen zu können, die einen Angriff oder eine unerwartete Situation erkennen. Das Projekt, dem zehn Partner angehören und das von der Eidgenössischen Technischen Hochschule in Zürich koordiniert wird, läuft bis 2010.
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Schweiz