• vom 30.06.2016, 16:22 Uhr

Mensch


Softwaretechnologie

Roboter mit "Hausverstand"




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  • Grazer Forscher entwickelten einen Schlussfolgerungsmechanismus.

Graz. Wenn ein autonomer Roboter robust in einer dynamischen Umgebung agieren soll, muss er fähig sein, mit unerwarteten oder mehrdeutigen Situationen umzugehen. Worauf sich Menschen rasch einstellen können, stellt für Roboter aber nach wie vor eine Herausforderung dar. Gerald Steinbauer und sein Team an der TU Graz wollen den autonomen Systemen "Hausverstand" beibringen.

"Im Alltag passieren immer wieder Überraschungen oder Irrtümer: Ewa, dass man mit dem Lift im falschen Stock landet oder ins falsche Zimmer geht", so Steinbauer. Wenn ein Roboter aber nicht merkt, dass er im falschen Raum ist, kann er seine Aufgabe nicht erfüllen, weil er einfach fehl am Platz ist. Schwierig wird es auch, wenn ihm ein Objekt aus der Greifhand fällt, wenn er aufgrund der Sensorik ein Objekt nicht erkennt oder jemand die erwartete Umgebung verändert.


"Menschen benützen Schlussfolgerungen, um mit solchen Phänomenen umzugehen, das heißt, sie denken über den Lauf der Dinge nach, um auf die Fehlerquelle oder zu kommen", erklärt Steinbauer. Davon ausgehend können sie Aktionen setzen, um die Inkonsistenzen zu reduzieren.

An neue Situation anpassen
Roboter verfügen bisher nur bedingt über die Fähigkeit, Standardregeln und Schlussfolgerungen, also ihren Hausverstand, einzusetzen. Ähnliches versuchen ihnen die Forscher beizubringen. Steinbauer hat einen Schlussfolgerungsmechanismus entwickelt, der es Robotern erlaubt, Inkonsistenzen in ihrer Wissensbasis zu erkennen und Aktionen abzuleiten. Dazu haben die Informatiker laufend automatisch Diagnosen erstellt, indem sie beobachteten, wo das Wissen des Roboters mit der aktuellen Situation nicht zusammenpasst. Stimmt das Wissen mit den Anforderungen der realen Welt nicht mehr überein, wurde ihm "beigebracht", sich der neuen Situation anzupassen: Aus dem Wissen, was eine Aktion bewirkt, lerne der Roboter abzuleiten, was er als Nächstes tun muss. Im Test habe sich das Grazer Modell bewährt, so die Forscher.

Doch: "Autonome Systeme auszutesten, fordert Computern eine enorme Rechenleistung ab. Wenn die Aktionskette länger wird, wird es sehr komplex und man stößt rasch an die Leistungsgrenze der Rechner. Für den Forschungsalltag bedeutet das, dass es Stunden oder Tage dauern kann, bis ein Roboter ein neues Problem lösen kann."




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Dokument erstellt am 2016-06-30 16:26:15


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