Roboter und ihre Entwickler beim Training (Foto: Colleen Kelly, uc.edu)

Forscher der University of Cincinnati haben eine auf Künstlicher Intelligenz basierende Software für Roboter entwickelt, mit deren Hilfe sie im Team knifflige Aufgabe bewältigen können. Das Team um Ou Ma und Doktorand Andrew Barth ahmten das Tragen einer Couch nach. Eine lange Stange diente als Ersatz. Ziel war es, das Möbel um zwei Hindernisse herum und durch eine schmale Tür zu bugsieren.

"Wir haben es uns selbst bewusst etwas schwerer gemacht, denn die Roboter sollten die Aufgabe mit möglichst wenig Kommunikation untereinander erledigen", sagt Barth. Die Maschinen sprachen sich nicht untereinander ab, was in jedem Augenblick zu tun war. Sie legten sich im Voraus auch keine Strategie zurecht, nach der sie vorgehen wollten.

Stattdessen nutzten sie eine spezielle Art der Künstlichen Intelligenz, die als genetische Fuzzy-Logik bezeichnet wird. Fuzzy-Logik ist eine intelligente Steuerungstechnik, die menschliches Denken nachahmt, indem sie eine binäre Klassifizierung ihrer Bewegungen - etwa hoch oder runter - durch "ein bisschen höher oder viel langsamer" ersetzen.

Die Roboter haben gelernt, das Hindernis zu umkurven, indem sie nach einem gescheiterten Versuch "ein bisschen weiter" ausholten, um eine Kollision zu vermeiden. Mit der Zeit wurden sie immer geschickter. Jetzt wollen die Forscher die Software so erweitern, dass bis zu zehn Roboter kooperieren können. Macht einer einen Fehler, so sollen die anderen es ausbügeln.