Roboter üben am MIT das Kellnern in der Kneipe
Ingenieure des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben drei Robotern beigebracht, wie sie Getränkebestellungen aufnehmen und von der Theke an den Platz bringen. Das Besondere: Die drei US-amerikanischen Bierbots meistern als Team auch unvorhersehbare Situationen.
Improvisierte Kneipe im MIT-Büro: Der stationäre Thekenroboter belädt die Kühlbox der fahrenden Turtlebots.
Foto: MITCSAIL
Dass Roboter hinter der Theke stehen, ein Bier öffnen oder Cocktails mixen können, hat kaum noch Nachrichtenwert. Denn für einen modernen Roboter ist es kein Problem, präzise Bewegungen auszuführen und mit Menschen zu kommunizieren. Die Herausforderung liegt vielmehr darin, den Maschinen beizubringen, sich auch in unvorhersehbaren Situationen zurechtzufinden und das Richtige zu tun. Ein amerikanisches Wissenschaftlerteam ist diesbezüglich auf einem guten Weg – zunächst geht es darum, die vermeintlich einfache Aufgabe einer Bierbestellung abzuwickeln.
MIT-Mitarbeiter verwandeln Büros in eine Kneipe
Dazu haben die Wissenschaftler des Labors für Computerwissenschaften und Künstliche Intelligenz am Massachusetts Institute of Technology (MIT) ihre Büros in eine Art Kneipe verwandelt. Zwei kleine Turtlebots fahren durch die Flure in die Büros und fragen die Mitarbeiter, ob sie ein Bier trinken möchten. Die Turtlebots sind einfache und programmierbare Standardroboter mit vier Rädern, die ihre räumliche Umgebung und Menschen erkennen können.
Ein kleiner Turtlebot bringt Bier direkt ins Büro. Dank komplexer Planungsalgorithmen kann er mit seinen Roboterkollegen im Team arbeiten.
Quelle: MITCSAIL
Falls der Mensch am Schreibtisch ein Bier bestellen möchte, drückt er einen Knopf auf dem Turtlebot-Kellner, worauf dieser zur Theke fährt. Dort wartet ein stationärer Roboter und stellt dem fahrenden Kellner die Bierdose in dessen Kühlbox. Der Kellner liefert das Bier ab und fragt weitere Kunden, ob sie etwas bestellen möchten. Dieses Szenario könnte sich sehr ähnlich in einer echten Kneipe abspielen und auch hier kommt es für einen reibungslosen Ablauf auf die Zusammenarbeit der Beteiligten an.
Komplexe Planungsalgorithmen lassen Roboter im Team arbeiten
Kommunizieren die Kneipenmitarbeiter schlecht miteinander, hat das zur Folge, dass man als Gast entweder gar nicht bedient, oder im Gegenteil mehrmals von verschiedenen Kellnern gefragt wird, ob man etwas bestellen möchte. Zu möglichen Pannen gehört auch, dass die Bestellung versehentlich doppelt oder an den falschen Tisch geliefert wird, oder dass einfach ein Bier herunterfällt und vom Kellner neu geordert werden muss.
All dies fällt unter die üblichen unvorhersehbaren Situationen, die rasche Anpassungsleistungen erfordern. Für Roboter ein großes Problem, denn für den Umgang mit Ungewissheiten reicht ihre künstliche Intelligenz dann meist doch nicht. „Durch die begrenzte Kommunikation untereinander wusste anfangs der eine Roboter nicht, was der andere tat, oder welche Bestellungen er aufgenommen hatte“, sagt Ariel Anders vom MIT. „Wir mussten deshalb komplexere Planungsalgorithmen entwickeln, damit die Roboter ihre Schlussfolgerungen bezüglich Standort, Status und Verhalten auf einem höheren Level durchführen konnten.“
Einsatzmöglichkeit in Katastrophengebieten oder Krankenhäusern
Damit die Roboter die ihnen gestellten Aufgaben mit nahezu menschlicher Flexibilität ausführten, wurden sie mit einer Reihe sogenannter macro-actions programmiert. Diese beinhalten jeweils eine Vielzahl von Einzelschritten, die vergleichbar sind mit den Erfahrungen, die der Mensch in vielen sich ähnelnden Situationen gesammelt hat. Eine solche Erfahrung, die beim Bierbot programmiert wurde, ware zum Beispiel die Situation, dass er warten muss, während der Barkeeper gerade einen anderen Roboter bedient.
Die Turtlebots fahren auf vier Rädern durch die Büros und fragen Mitarbeiter, ob sie Bier trinken wollen.
Quelle: MITCSAIL
Mit diesem Planungsmodell gelang es dem MIT-Team, ihre drei Kneipen-Roboter so zu programmieren, dass sie reibungslos zusammenarbeiten. Die Wissenschaftler arbeiten derzeit daran, wie sie die Planungsalgorithmen in größeren und komplexeren Situationen anwenden können. Dazu gehört der Einsatz in Krankenhäusern, Katastrophengebieten oder auf der Internationalen Raumstation.
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