Roboter lernen schneller voneinander

Einer neuen Generation von Schwarmrobotern, die selbstständig neue Verhaltensweisen erlernen und entwickeln können, ist die University of Bristol einen Schritt näher gekommen. Das Team nutzte die künstliche Evolution, um den Robotern zu ermöglichen, automatisch Schwarm-Verhalten zu erlernen, das für den Menschen verständlich ist. Neue, robotergestützte Möglichkeiten für Wartung, Logistik und Landwirtschaft sind möglich.

26. August 2019
Roboter lernen schneller voneinander
Roboterschwarm. (Bild: Bristol Robotics Laboratory (BRL))

Bisher wurde die künstliche Evolution typischerweise auf einem Computer ausgeführt, der sich außerhalb des Schwarmes befindet, wobei die beste Strategie dann auf die Roboter kopiert wurde. Dieser Ansatz ist jedoch begrenzt, da er externe Infrastruktur und ein Labor erfordert.

Durch den Einsatz eines maßgeschneiderten Schwarmes von Robotern mit hoher Rechenleistung, die in den Schwarm eingebettet sind, konnte das Bristol-Team herausfinden, welche Regeln das gewünschte Schwarmverhalten hervorrufen. Dies kann zu Roboterschwärmen führen, die sich kontinuierlich und unabhängig an die jeweilige Umgebung und Aufgabe anpassen können. Indem die entwickelten Controller für den Menschen verständlich gemacht werden, können die Controller auch abgefragt, erklärt und verbessert werden.

Unter der Leitung von Dr. Sabine Hauert nutzte das Team die jüngsten Fortschritte im Bereich des High-Performance-Mobile-Computing, um einen Schwarm von Robotern zu bauen, der von denen in der Natur inspiriert war. Ihr ‚Teraflop-Swarm‘ ist in der Lage, den rechenintensiven automatischen Designprozess vollständig innerhalb des Schwarmes durchzuführen und ihn von der Beschränkung durch Offline-Ressourcen zu befreien. Der Schwarm erreicht innerhalb von nur 15 Minuten ein hohes Leistungsniveau, viel schneller als bisherige verkörperte Entwicklungsmethoden und ohne Abhängigkeit von externer Infrastruktur. hjs

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