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Neues aus der Welt der Wissenschaft |
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Künstliche Intelligenz im Roboter-Fußball |
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| | | Ein deutsches Informatiker-Team "trainiert" ungewöhnliche Fußballspieler. Die Forscher programmieren eine Roboter-Mannschaft, die im August die Weltmeisterschaft im Roboter-Fußball gewinnen soll. |
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Als Fußballtrainer ist Dr. Martin Riedmiller gnadenlos. Drei Tage ohne Unterbrechung lässt er seine Mannschaft manchmal auf dem Spielfeld umherlaufen. Doch die nimmt es ohne zu stöhnen hin.
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Rote Punkte auf dem Bildschirm |
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Denn die Spieler sind rote Punkte auf einem Computer-Bildschirm. Und Riedmiller ist nicht Sportler, sondern Informatiker an der Universität Karlsruhe.
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Ziel: Weltmeisterschaft |
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Er hat ein ehrgeiziges Ziel: Zusammen mit einem Team von Wissenschaftlern will er Anfang August die Weltmeisterschaft im Roboter-Fußball in Seattle an der US-Westküste gewinnen - und dabei zeigen, wie weit die Forschung auf dem Gebiet künstliche Intelligenz fortgeschritten ist.
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Lernfähige Maschinen |
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Riedmiller arbeitet an Computer-Programmen, die es Maschinen ermöglichen sollen, aus Fehlern zu lernen und sich so selbstständig auf neue Aufgaben einzustellen.
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Komplexe Aufgaben scheiden aus
"Derzeit muss man jede Bewegung eines Roboters programmieren. Was man ihm nicht sagt, das macht er auch nicht", erklärt der 35-Jährige. Komplexe Aufgaben, bei denen sich ständig neue Situationen ergeben, scheiden damit aus. "Schließlich ist es unmöglich, dem Roboter für jede denkbare Situation ein Verhalten vorzugeben." |
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Auswahl und Kombination von Verhaltensweisen |
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Riedmiller verfolgt mit seinem sechsköpfigen Team "Karlsruhe Brainstormers" einen anderen Ansatz. Ihr Programm gibt dem Roboter einige Verhaltensweisen vor, aus denen er auswählen und die er kombinieren kann.
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Feedback für die Spieler |
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Und es sagt ihm anschließend, ob sein Verhalten zu einem Erfolg geführt hat. "Wir sagen unseren virtuellen Spielern also: Ihr könnt euch drehen, dribbeln, Flanken schießen und euch freilaufen. Und nach dem Spielzug sagen wir ihnen, ob ihre Mannschaft ein Tor geschossen hat", erklärt der Software-Spezialist.
Diese Informationen speichert das Programm zehn Mal pro Sekunde ab. Bei einer ähnlichen Situation weiß der Spieler somit, welches Verhalten er wählen muss, damit seine Mannschaft ein Tor schießt.
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Fünf Millionen Trainigseinheiten... |
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"Je mehr Situationen die Spieler kennen, desto besser werden sie also", sagt Riedmiller. Das erfordert langes Training. "Derzeit muss ein Spieler bis zu fünf Millionen Trainingseinheiten abspeichern, damit ein flüssiges Spiel zu Stande kommt."
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Interesse der Industrie
Für die Industrie sind die Forschungsergebnisse der Karlsruher von großem Interesse. Maschinelles Lernen lässt sich nicht nur zur Steuerung von Robotern, sondern etwa auch von Automotoren einsetzen: Der Elektronik wird vorgegeben, dass sie die Benzin- oder Luftzufuhr verändern kann, und sie ermittelt dann mehrmals pro Sekunde, ob mit der gewählten Kombination gute oder schlechte Verbrauchsergebnisse erzielt werden. |
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Software noch nicht Praxis-tauglich |
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Noch ist die Software aber nicht Praxis-tauglich. "Wenn ein Autohersteller hört, dass das Programm erst mal ein paar Millionen Situationen analysieren und speichern muss und dass dabei auch hin und wieder ein Motor kaputt gehen kann, wird sich sein Interesse in Grenzen halten", vermutet Riedmiller.
Es gehe daher jetzt darum, die Zahl der notwendigen Analysen auf maximal 1.000 zu senken. Dazu braucht das Team nach eigener Schätzung noch mindestens fünf Jahre.
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2. Platz bei German Open |
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Im internationalen Vergleich liegen die "Karlsruher Brainstormers" weit vorne. Bei den German Open im Roboter-Fußball sicherten sie sich Anfang Juni in Paderborn den zweiten Platz hinter dem amtierenden Weltmeister FC Portugal.
Auch in Seattle wollen sie sich unter den 80 erwarteten Mannschaften oben in der Tabelle platzieren. "Bis dahin werden wir unsere Spieler noch einige hundert Stunden über den Platz jagen", sagt Cheftrainer Riedmiller.
(Michael Ott, dpa)
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01.01.2010 |
