Das Moravec’sche Paradox - 1

Zum Thema
1_robotiklabor003.jpg-s1250
2_robotiklabor021.jpg-s1250
3_robotiklabor011.jpg-s1250
4_robotiklabor026.jpg-s1250
5_robotiklabor018.jpg-s1250
6_robotiklabor024.jpg-s1250
7_robotiklabor029.jpg-s1250
8_robotiklabor012.jpg-s1250
    Technische Universität Darmstadt Das Moravec’sche Paradox

    Bei einem Kaffee gibt er uns einen ersten Einblick in sein Fachgebiet: Inductive Biases for Learning Robot Control. „Ich stelle mich der Frage, wie wir Wissen, das wir bereits aus vielen Jahrzehnten der Forschung in einem bestimmten Wissensgebiet wie Physik oder Regelungstechnik haben, in die Lernalgorithmen eines Roboters inkorporieren können.“ leitet er ein und schaut lachend in unsere fragenden Gesichter. „Vielleicht lässt sich meine Arbeit hier ganz gut anhand des Moravec’schen Paradoxes erklären:

    In der Informatik benötigt hochrangiges Denken oftmals eigentlich nur sehr wenig Berechnung. Niedrigrangige sensomotorische Fähigkeiten benötigen allerdings enorme Rechenressourcen. Was wir Menschen als schwere Denkaufgabe empfinden, ist für einen Roboter einfach, und was wir als einfach empfinden, ist für Roboter mitunter sehr schwer. Ein Beispiel: Wir verbinden das Schachspiel in unserer Vorstellung mit hohen Denkanforderungen und nehmen an, dass Schachalgorithmen einen enormen Rechenaufwand benötigen. In der Tat sind wir bei Schachalgorithmen schon ziemlich weit, und selbst kleinere Computer können heute jeden Schachgroßmeister besiegen. Stellen wir allerdings einen Roboter vor die triviale Aufgabe, in einem Raum selbstständig eine Tür zu finden, diese zu öffnen und hindurchzugehen, scheitert er wahrscheinlich schon an den komplexen Herausforderungen, einen Türknauf von einer Klinke zu unterscheiden und den Knauf dann zu drehen, statt die Klinke herunterzudrücken.

    Ich erforsche hier an der TU Darmstadt, wie man lernende Roboter in der Industrie einsetzen kann. Die klassische Robotik ist sehr gut in der Massenfertigung einsetzbar - immer dort, wo ein Produkt millionenfach über 10 Jahre produziert wird. Wenn wir aber die Produktion der Zukunft automatisieren wollen, bei der Produkte in kurzen Produktzyklen individuell gestaltet werden sollen, kann die klassische Robotik diese Automatisierung nicht ermöglichen. Daher wird es nötig sein, lernende Roboter zu entwickeln, die genau so durch Imitation und Ausprobieren lernen wie der Mensch. Wir wollen so ermöglichen, dass auch Roboter in der flexibilisierten Produktion einsetzbar sind.“

    Darum studier' ich in Hessen

    Ich studiere gerne an der TU Darmstadt, weil sie mir im Fachgebiet Maschinenbau die bestmöglichen Chancen bietet. Außerdem gefällt mir die Lage in der Stadtmitte und die Freistunden im Herrengarten.

    Melina L Melina L Technische Universität Darmstadt Hochschule besuchen