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Robotern das Erwachsen werden beibringen

Robotern das Erwachsen werden beizubringen anstatt es einfach nur zu programmieren ist derzeit einer der interessantesten Bereiche der Robotersteuerung. Europäische Forscher haben eine Möglichkeit entwickelt, einem Roboter beizubringen, seinen Wissensstand zu erweitern und so aus Erfahrungen zu lernen.

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Ziel des SIGNAL-Konsortiums war die Entwicklung eines Geräts, das von einem System im Kindesalter zu einer vollständig erwachsenen Einheit heranwächst. Um dieses Ziel zu erreichen, haben die Projektpartner ein interdisziplinäres Team mit Forschungsgruppen aus den Bereichen Informationstechnologie und Biowissenschaft gebildet. Die "Entwicklung" des Roboters wurde mit einer kombinierten Strategie und Struktur mit der Bezeichnung Systemische Architektur unterstützt. Das "'Erwachsen werden" und Erweitern des Wissens durch Lernen und Erfahrungen ist ein Hauptmerkmal von Lebewesen. Das Team hat das Steuersystem eines Roboters mithilfe eines Netzwerks aus RLAs (Rule-like Association Systems) trainiert. Die RLAs können erfolgreich für die Robotersteuerung und das Trainieren des Verhaltens von Robotern durch verstärktes Lernen eingesetzt werden. Die RLAs bauen die hierarchische Systemarchitektur des Geräts auf, was dieses beim "Erwachsen werden" unterstützt. Jedes RLA enthält Informationen über die Umgebung des Roboters und besteht aus drei Teilen. Ein RLA umfasst eine Sensorbedingung C, einen Aktionsbefehl A und eine Erwartung des bevorstehenden Sensoreingangs E. Die Forscher haben RLAs mithilfe eines Kurzzeitspeichers generiert, der kurze Informationssequenzen aktueller und wichtiger Sensor- und Motorbewegungen speichert. Die im Kurzzeitspeicher abgelegten Informationen werden als Grundlage für die Erstellung neuer RLAs verwendet. Ein RLA enthält auch eine Erwartung E, die sich mit den Folgen einer Aktion befasst. Deshalb kann ein RLA nur erstellt werden, wenn das System über Informationen der Folgen E nach Ausführung von Aktion A verfügt. Die Verbindung von RLAs zu einem Netzwerk steigert die Menge des Wissens eines Roboters über seine Umwelt. Der mit Infrarotsensoren ausgestattete Roboter ist autonom und mobil und kann unterschiedliches Verhalten wie Bewegung entlang einer Mauer oder Vermeiden von Hindernissen demonstrieren. Die Ergebnisse zeigen, dass Roboter nicht mehr programmiert werden müssen, wenn ihnen durch Ausführen von Aktionen und Bewerten des resultierenden Verhaltens Aufgaben beigebracht werden können.

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