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Mensch-Maschine-Interaktion Roboter steuern mit der Kraft der Gedanken

Wie lassen sich Fehler eines Roboters schnell und einfach korrigieren? Mit der Kraft der Gedanken, meinen US-Forscher, die ein entsprechendes Kontrollsystem entwickelt haben.
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Durch die mittels einer Sensorenhaube gemessene Hirnaktivität wird der Roboter auf Kurs gebracht. (Foto: MIT/CSAIL)
Roboter steuern mit Gedanken

Durch die mittels einer Sensorenhaube gemessene Hirnaktivität wird der Roboter auf Kurs gebracht. (Foto: MIT/CSAIL)

BerlinEigentlich soll der Roboter das Loch ein paar Zentimeter weiter rechts bohren, doch sein Arm bewegt das Werkzeug zielsicher an die falsche Stelle. Um solche Fehler künftig gedankenschnell korrigieren zu können, haben Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) ein Steuerungssystem entwickelt, das auf dem Auslesen menschlicher Gedanken basiert. Es reagiert auf die Hirnaktivität eines Supervisors in dem Moment, in dem dieser den Fehler bemerkt.

Das von den Experten des Labors für künstliche Intelligenz entwickelte System reagiert auf sogenannte „Error-related Potentials“ (ErrPs) – typische Signale, die in unserem Hirn bei Beobachtung eines Fehlers auftreten. Registrieren die in einer Haube gebündelten Sensoren ein entsprechendes Signal, wird der Roboter, dessen Arbeit der Supervisor überwachen soll, automatisch gestoppt.

Die eigentliche Fehlerkorrektur erfolgt dann durch kleine Handbewegungen, die von Sensoren am Arm des Supervisors registriert werden. Danach wird die Maschine wieder in Gang gesetzt und nimmt die Arbeit an der richtigen Position wieder auf.

Industrieroboter wird zum Pizzabäcker
Roboter backt Pizza
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Ein Roboter, der den Haushalt erledigt – am Bremer Institut für künstliche Intelligenz (IAI) arbeiten Forscher an der Verwirklichung dieses Traums: Dort wird Robotern Küchenarbeiten wie Pizzabacken oder das Zubereiten von Popcorn beigebracht.

(Foto: dpa)
Forschungsprojekt RoboHow
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Im Zuge des EU-finanzierten Projekts „RoboHow“ werden die Maschinen von den Bremer Forschern auf die Erledigung solcher Aufgaben trainiert. Durch die Arbeit in der Küche...

(Foto: dpa)
Zielorientiertes Handeln
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...sollen die Maschinen selbstständiges, zielorientiertes Handeln lernen und dabei vage Anforderungen in präzise Bewegungsketten umsetzen.

(Foto: dpa)
Michael Beetz mit Haushaltsroboter Pepper
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Alltagsaufgaben wie das Eindecken des Esstischs oder die Zubereitung einer einfachen Mahlzeit sind für Maschinen eine echte Herausforderung. „Den Menschen ist nicht bewusst, wie komplex das Ganze ist“, sagt Institutsleiter Michael Beetz.

(Foto: dpa)
Hochkomplizierte Abläufe
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„Küchenarbeiten sind hochkomplizierte Abläufe für einen Roboter“, so Beetz. „Einem Zweijährigen, dem man sagt: ‚Trink!‘, der kann einschenken und weiß, dass er nichts verschütten soll. Ein Roboter muss das lernen.“

(Foto: dpa)
Anleitungen aus dem Internet
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Am IAI werden die Roboter unter anderem mit Anleitungen aus dem Internet gefüttert. Auch mit Virtual Reality (VR) arbeitet das Forscherteam: Mit VR-Brille und Handcontrollern stellen die Mitarbeiter Bewegungsabläufe nach, die dann in für Roboter lesbare Daten umgewandelt werden.

(Foto: dpa)
Ergebnisorientiertes Handeln
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Labormanager Alexis Maldonado weiß, was alles schiefgehen kann, wenn ein Roboter stumpf vorgegebene Anweisungen befolgt: „Die ersten Maschinen, an denen ich mitgearbeitet habe, haben Löcher in die Tische gehauen.“ Ziel der Bremer Forscher ist es daher, den Maschinen ergebnisorientiertes und nicht wie bisher wortwörtliches Handeln beizubringen.

(Foto: dpa)

Die Kombination der Messungen von Hirnaktivität (Elektroenzephalografie = EEG) und Muskelaktivität (Elektromyografie = EMG) mache eine quasi natürliche Interaktion zwischen Mensch und Maschine möglich, so Daniela Rus, die das MIT-Team leitet: „Die Einbeziehung der Muskelaktivität eröffnet uns eine kleinteiligere und spezifischere räumliche Kontrolle des Roboters.“

Bei Testläufen mit „Baxter“, einem Industrieroboter des US-Unternehmens Rethink Robotics, hat sich die Gedankenkontrolle bereits bewährt: Mit der Unterstützung durch den menschlichen Supervisor verbesserte sich Baxters Genauigkeit beim Bohren von 70 auf 97 Prozent.

Besonderen Wert legen die Entwickler darauf, dass ihr System auch von ungeschultem Personal bedient werden kann. Genau daran krankten bisherige Ansätze zur Gedankensteuerung: Der Nutzer musste zunächst ein „Denkverhalten“ trainieren, mit dem er für das jeweilige System lesbare Hirnsignale produzierte.

„Bei unserem Ansatz muss der Nutzer nicht in einer vorgeschriebenen Weise denken“ erläutert Joseph DelPreto, einer der am Projekt beteiligten Wissenschaftler. „Hier passt sich die Maschine dem Menschen an, nicht umgekehrt.“

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