Zwar besitzen Tiere nach der Geburt alle nötigen Muskeln und Sehnen zur Fortbewegung, die Koordination müssen sie aber erstmal lernen. Die ersten Gehversuche bestehen daher meist aus unkontrolliertem Rumstaksen, die Tiere sind auf ihre Reflexe angewiesen. Um zu verstehen, wie die Tiere aus Stolperern lernen, haben die Forscherinnen und Forscher vom Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Stuttgart den vierbeinigen Roboter Morti gebaut. „Als Ingenieure beziehungsweise Robotiker suchten wir die Antwort, indem wir einen Roboter bauten, der wie ein Tier Reflexe besitzt und aus Fehlern lernt“, sagt der ehemalige Doktorand am Max-Planck-Institut, Felix Ruppert.
Das Ergebnis, das sie nun im sie im Fachblatt „Nature Machine Intelligence“ präsentieren: Roboter Morti lernt mit einem Algorithmus in nur einer Stunde, seine Mechanik möglichst gut einzusetzen. Stolpert er, ändert der Lernalgorithmus, wie weit die Beine vor und zurück schwingen, wie schnell sie schwingen, wie lange ein Bein auf dem Boden bleibt. Die Beinbewegung wird angepasst, bis das Gehen ohne Stolpern funktioniert. „Die Veränderung der Vorgabe, was die Beine tun sollen, ist der Lernprozess“, sagt Ruppert.
Es handelt sich dabei um Grundlagenforschung an der Schnittstelle zwischen Robotik und Biologie. Was bei Tieren Nervenzellen im Rückenmark bewirken, übernimmt bei Morti ein Computer. Dafür gleicht der Roboterhund Sensorinformationen von seinen Füßen permanent mit den Bewegungsmustern in seinem virtuellen Rückenmark ab. „Wir können das Rückenmark eines lebenden Tieres nicht erforschen“, sagt Co-Autor Alexander Badri-Spröwitz. „Wir können es aber im Roboter modellieren.“